Integrated Economic and Environmental Assessment of Nitrogenous Fertilizer Application in Canadian Prairies
Notice bibliographique
Résumé
Adoption of mitigation measures to reduce greenhouse gas emissions may affect other members of the society, producing a situation of trade-offs. In this study, such a trade-off is has been analyzed using three aspects of the Canadian society: producers (farm level adopter), environment (through reduction in the GHG emissions),; and regional economy (including rest of the society through lost / gained economic activities). The nutrient management strategy involving the switching nitrogen fertilizer application from a combination of fall and spring application to a 100 percent spring application. Results suggest that the adoption of such a measure creates a 'win-win' situation, being both environmentally and economically desirable. Under the scenario, fertilizer expenditures decreased by $43 million (giving rise to an equivalent increase in farm income), GHG emissions (in CO2E) by 2.15 percent of the 2000 level of emissions, Canadian economy as a whole showed improvements, although on a regional basis the results were mixed.Key words: Canadian prairie agriculture; Greenhouse gases; Mitigation; Nitrogen fertilizer Use; Trade-off analysisThe Journal of AGRICULTURE AND ENVIRONMENT Vol. 11, 2010Page: 70-82Uploaded date: 15 Septembre, 2010
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».