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Enregistrement W2067607999 · doi:10.2134/agronj2006.0327s

Can Pulse Crops Play a Role in Mitigating Greenhouse Gases from North American Agriculture?

2007· article· en· W2067607999 sur OpenAlexaff
R. Lemke, Zhangqi Zhong, C. A. Campbell, R.P. Zentner

Notice bibliographique

RevueAgronomy Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasEnvironmental scienceAgricultureCroppingSoil waterAgronomyCropping systemSink (geography)Soil scienceGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The atmospheric buildup of greenhouse gases (GHGs) is a serious environmental issue. Globally, agricultural activities are an important source of anthropogenic GHGs, contributing ∼20% of the annual atmospheric increase. Management choices largely determine if agricultural soils will be a source, a sink, or will be neutral with respect to GHG net flux. The proportion of agricultural land that is seeded to pulse crops in the Northern Great Plains (NGP) region of North America has been increasing rapidly over the past decade. Introducing pulses into cereal‐based cropping systems could influence the net GHG balance of those systems because pulse crops are thought to stimulate soil‐emitted N2O, have different pesticide and fertilizer requirements, and the quality and quantity of their residues vary substantially compared with cereal crops. In this paper we briefly review the available literature, and discuss the potential impact of pulse crops on the net flux of CO2, N2O, and CH4 from soils, and the CO2 emissions associated with energy inputs for cropping systems in the NGP. We also calculate net GHG balances for two example sites. Estimating the final GHG outcome of introducing pulses into cereal‐based cropping systems is still uncertain, but current information suggests that replacing a cereal with a pulse crop will likely result in no change or a small but positive net GHG benefit (lower emissions to the atmosphere) for crop rotations in the NGP region.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations143
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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