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Enregistrement W2371469698

Variations and influential factors of agricultural carbon emissions in Gansu Province

2014· article· en· W2371469698 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGanhanqu dili · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensScience North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureGreenhouse gasEnvironmental scienceCarbon fibersAgricultural productivityAgricultural economicsCarbon sequestrationIrrigationEnvironmental protectionCarbon dioxideGeographyMathematicsAgronomyEconomicsChemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the development of agricultural modernization,more and more people are paying attention to the environmental problems caused by agricultural carbon emissions.According to the statistical and survey data from1993 to 2011 from China Rural Statistical Yearbook and Gansu Rural Yearbook,based on six kinds of factors(carbon sources,chemical fertilizers,pesticide,farming films,agricultural diesels,irrigation and tillage in agricultural production),this paper calculates the amount of agricultural carbon emissions and analyzes the quantitative and the structure characteristics of the carbon emission in Gansu Province during the period from 1993 to 2011. The results show as follows:the amount of agricultural carbon emissions is in the gradual upward trend in 19 years,which increased from 66.37 ten thousand tons in 1993 to 207.92 ten thousand tons in 2011,the average annual growth rate is 6.67%;The agricultural carbon emission intensity is also increased year by year,which increased from 182.40 kg·hm-2in1993 to 510.93 kg·hm-2in 2011,the average annual growth rate is 6.01%;In terms of the structure of agricultural carbon emissions,fertilizers are the largest carbon source,the average ratio reaches 49.40%,the next is agricultural films,the average ratio reaches 30%. Further more,the paper decomposes the influencing factors of agricultural carbon emissions by using LMDI model. It is shown that agricultural economic development makes the key impact on carbon emissions. overall,agricultural economic development and agricultural labor scale play an active role in agricultural carbon emissions,compared with the carbon emission load in 1993,from 1994 to 2011 agricultural economic development increased 255.65 ten thousand tons of carbon emissions as well as agricultural labor scale increased2.45 ten thousand tons of carbon emissions. While the production efficiency and structure restrain carbon emission,which cut 114.70 ten thousand tons and 2.36 ten thousand tons of carbon emissions,respectively. Finally,according to the conclusion of this study,some advices of low carbon development of agriculture were put forward. The results of this study could provide scientific basis for making carbon-reduction policy and sustainable development of agriculture in Gansu province.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,185 · 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