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Enregistrement W2118347586 · doi:10.1111/j.1744-7976.2008.00126.x

Effects of Nutrient Restrictions on Confined Animal Facilities: Insights from a Structural‐Dynamic Model

2008· article· en· W2118347586 sur OpenAlexvenueno aff
Kenneth A. Baerenklau, Nermin Nergis, K. Schwabe

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNutrientEnvironmental scienceNutrient managementForestryAgricultural scienceGeographyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nutrient emissions from animal feeding operations continue to degrade water and air quality. New regulations will limit the amounts of nutrients that can be locally applied to land. In this paper, a structural‐dynamic model of a livestock‐crop operation is calibrated with data from a representative farm and is used to predict the effects of nitrogen regulations. Policy simulations clarify the importance of dynamic elements and demonstrate three main results: (1) cost estimates for large producers are higher than suggested by previous studies; (2) cross‐media pollution effects are potentially significant; and (3) improved input management appears most promising for reducing both water and air emissions and waste management costs. Implications for policy and future research are discussed. Les émissions d'éléments nutritifs provenant des exploitations d'élevage continuent de dégrader la qualité de l'eau et de l'air. De nouveaux règlements limiteront les quantités d'éléments nutritifs qui pourront être appliqués localement sur les terres. Dans le présent article, un modèle structurel dynamique d'exploitation mixte (élevage‐culture) a étéétalonné d'après des données tirées d'une exploitation typique et a été utilisé pour prédire les répercussions des règlements sur la gestion de l'azote. Des simulations de politiques clarifient l'importance des éléments dynamiques et démontrent trois résultats principaux: 1. l'évaluation des coûts dans le cas des grosses exploitations est plus élevée que celle déterminée dans des études antérieures; 2. les effets de la pollution touchant plusieurs milieux sont potentiellement importants; 3. une meilleure gestion des intrants semble plus prometteuse pour réduire les émissions dans l'eau et l'air et pour réduire les coûts de gestion des déchets. Nous traitons des implications pour la politique et la recherche future.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,149
Écart entre enseignants0,138 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations17
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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