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Enregistrement W2091248063 · doi:10.4296/cwrj3103157

Comparative Greenhouse Gas Emission Intensities from Irrigated and Dryland Agricultural Activities in Canada

2006· article· en· W2091248063 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Suren Kulshreshtha, Desmond Jay Sobool

Notice bibliographique

RevueCanadian Water Resources Journal / Revue canadienne des ressources hydriques · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBIOCAP Canada
Mots-clésGreenhouse gasEnvironmental scienceIrrigationHectareAgricultureProduction (economics)Carbon sequestrationAgroforestryAgronomyGeographyCarbon dioxideEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Irrigation development may present trade-offs between economic and environmental quality. To assess this, a comparative analysis is undertaken of contributions of irrigation versus dryland production to greenhouse gas (GHG) emissions in two Canadian regions for the year 2000. This regional analysis was undertaken using three criteria—area, physical production, and economic value of production. Results indicate that irrigated agricultural crop production is responsible for 1.65 Mt of carbon dioxide equivalent (CO2E) GHG emissions in Canada. This is about six percent of the Canadian total GHG emissions from crop production. On a per hectare basis, irrigated crop production emits almost 6.5 times the GHGs of dryland crop production in western Canada, and four times the GHGs in eastern Canada. When factoring in physical productivity, western Canadian irrigated crop production, relative to dryland production, emitted an almost equal amount of GHGs. However, when the value of all crops and livestock enterprises are considered, irrigated production generates smaller GHG emissions than dryland farms in both western (2.15 kg per dollar of production for irrigation and 3.23 kg for dryland) and eastern (1.59 kg per dollar of production for irrigation versus 2.65 kg for dryland) Canada. Under the current crop mix and technology, Canadian irrigation can be considered both economically and environmentally efficient, if value of production is taken into account.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,165

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,168 · 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

Citations3
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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