Analysis of Trends in CO <sub>2</sub> Emissions from Fossil Fuel Use for Farm Fieldwork Related to Harvesting Annual Crops and Hay, Changing Tillage Practices and Reduced Summerfallow in Canada
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The Farm Fieldwork and Fossil Fuel Energy and Emissions (F4E2) model was upgraded and then re-verified using the 1996 Farm Energy Use survey (FEUS). The revised model was used to evaluate trends in fossil fuel-based GHG emissions from 1986 to 2001 by using Agricultural Census data to integrate farm-level simulations over national areas of different land uses and tillage practices. The most significant upgrade was the addition of a sub-model for forage harvesting which was integrated nationally using just the areas in tame hay. Accordingly, F4E2 farm-level simulations for annual crops were integrated over just those farm areas instead of all cropland. National estimates of diesel fuel consumption agreed with FEUS within half a percent. Fossil fuel GHG emissions on Canadian farms dropped by 22% from 1986 to 2001 and by 14% from 1991 to 2001. By far the greatest changes have occurred in the Prairies where the most noticeable shift toward reduced tillage has taken place and in spite of less land in summerfallow. In this analysis, the net effect of those measures which increase soil carbon sequestration is toward reduced fossil fuel GHG emissions and energy consumption on Canadian Farms.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».