Nitrogen Footprint in China: Food, Energy, and Nonfood Goods
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
The nitrogen (N) footprint is a novel approach to quantify losses to the environment of reactive N (Nr; all species of N except N2) derived from human activities. However, current N footprint models are difficult to apply to new countries due to the large data requirement, and sources of Nr included in calculating the N footprint are often incomplete. In this study, we comprehensively quantified the N footprint in China with an N mass balance approach. Results show that the per capita N footprint in China increased 68% between 1980 and 2008, from 19 to 32 kg N yr(-1). The Nr loss from the production and consumption of food was the largest component of the N footprint (70%) while energy and nonfood products made up the remainder in approximately equal portion in 2008. In contrast, in 1980, the food-related N footprint accounted for 86% of the overall N footprint, followed by nonfood products (8%) and energy (6%). The findings and methods of this study are generally comparable to that of the consumer-based analysis of the N-Calculator. This work provides policy makers quantitative information about the sources of China's N footprint and demonstrates the significant challenges in reducing Nr loss to the environment.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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