The Role of Canadian Agriculture in Meeting Increased Global Protein Demand with Low Carbon Emitting Production
Notice bibliographique
Résumé
Although the demand on agriculture to produce food could double by 2050, changing diets will expand the global demand for protein even faster. Canadian livestock producers will likely expand in response to this market opportunity. Because of the high greenhouse gas (GHG) emissions from animal protein production, the portion of this protein demand that can be met by pulse crops must be considered. The protein basis for GHG emission intensity was assessed for 2006 using a multi-commodity GHG emissions inventory model. Because arable land is required for other agricultural products, protein production and GHG emissions were also assessed on the basis of the land use. GHG emissions per unit of protein are one or two orders of magnitude higher for protein from livestock, particularly ruminants, than for protein from pulses. The protein production from pulses was moderately higher per unit of land than the protein from livestock. This difference was greater when soybeans were the only pulse in the comparison. Protein from livestock, especially ruminants, resulted in much higher GHG emissions per unit of land than the protein from pulses. A shift towards more protein from pulses could assure a better global protein supply and reduce GHG emissions associated with that supply.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».