Potential Greenhouse Gas Mitigation through Temperate Tree-Based Intercropping Systems
Notice bibliographique
Résumé
Increasing awareness of global climate change has pressured agricultural producers to reduce greenhouse gas (GHG) emissions while at the same time encouraging them to maintain food production needed for an increasing population. Tree-based intercropping (TBI) systems are believed to be useful in climate change mitigation, especially in temperate regions, due to their potential to reduce GHG emissions from agricultural practices. The purpose of this paper is therefore to review some of the research conducted on GHG mitigation in TBI in southern Ontario and Quebec, Canada. Research conducted at the University of Guelph Agroforestry Research Station (GARS) indicated that TBI systems had the potential to lower N 2 O emissions by 1.2 kg ha -1 y -1 compared to a conventional agricultural field cropping system. Trees can assimilate residual nitrate (NO 3 - ) left from nitrogen (N) fertilizer applications, thereby leaving less NO 3 - available for denitrification and subsequently reducing N 2 O losses. Carbon sequestration is also enhanced in TBI systems as carbon (C) is stored in both above and below ground tree components. Soil Organic Carbon (SOC) is higher in systems incorporating trees because tree litter decomposes slowly, therefore reducing CO2 loss to the atmosphere. The C sequestration potential of TBI systems and the possibility to include fast-growing tree species for bioenergy production in TBI systems make it a valid solution to mitigate climate change in temperate regions. The opportunity of C trading credits to offset the costs of implementing a TBI system and provide additional income to farmers could facilitate the adoption of TBI amidst agricultural producers in temperate regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».