Calculation of the carbon footprint of Ontario wheat
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Increasing consumer awareness of the environmental impact of food production has prompted interest in locally grown food in Ontario. The research reported here had the objective of quantifying the carbon footprint of Ontario grown wheat. A spreadsheet was developed and populated with data and emission coefficients gathered through consultation of the literature. The spreadsheet expresses the carbon footprint in the life cycle of Ontario wheat in CO2 equivalent (kg CO2). The life cycle of wheat includes production, transportation, the use of machinery and application of agricultural chemicals such as pesticides and fertilizers. Since there are insufficient industrial data of manufacture of machines, they were not included in the calculations. The accuracy of this spreadsheet was examined by comparing its results with results of the Agriculture and Agri-Food Canada (AAFC) Greenhouse Gas (GHG) Calculator. The total farm emission of the AAFC GHG Calculator was 3960.2 Mg CO2, while the created spreadsheet had a result of 2963.1 Mg CO2. The spreadsheet has a lower emission than AAFC GHG Calculator because machine manufacture was not included in the spreadsheet. For individual categories agreement was quite close, most categories are within 90% agreement. As a conclusion, results between AAFC GHG Calculator and spreadsheets are similar hence demonstrate the accuracy of the spreadsheet created. Fertilizer production and direct emission from the soil were responsible for 89% of the GHG emissions from Ontario grown wheat.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle