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Enregistrement W2791627501 · doi:10.1021/acs.est.7b04829

Recoupling Industrial Dairy Feedlots and Industrial Farmlands Mitigates the Environmental Impacts of Milk Production in China

2018· article· en· W2791627501 sur OpenAlexaff
Xing Fan, Jie Chang, Yuan Ren, Xu Wu, Yuanyuan Du, Ronghua Xu, Dong Liu, Scott X. Chang, Laura A. Meyerson, Changhui Peng, Ying Ge

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConstructed Wetlands for Wastewater Treatment
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGreenhouse gasEnvironmental scienceManureLivestockManure managementProduction (economics)BiogasBusinessFeedlotChinaWetlandEnvironmental engineeringWaste managementEnvironmental protectionEngineeringEcology

Résumé

Dairy production is becoming more industrialized globally, especially in developing countries. The large amount of animal wastes from industrial feedlots cannot be fully used on nearby farmlands, leading to severe environmental problems. Using China as a case study, we found that most dairy feedlots employ a semicoupled mode that only recycles solid manure to farmlands, and only a few dairy feedlots employ a fully coupled mode that recycles both solid and liquid animal manure. To produce 1 ton of milk, the fully coupled mode could reduce greenhouse gas (including carbon dioxide, methane, and nitrous oxide in this paper) emissions by 24%, ammonia emissions by 14%, and N discharge into water by 29%, compared with the semicoupled systems. Coupling feedlots with constructed wetlands can further result in greater mitigation of N leaching into groundwater. However, the fully coupled system has not been widely used due to the low benefit to farmers and the institutional barrier that the feedlot owners have no right to use adjacent farmlands. Since a fully coupled system improves net ecosystem services that favor the public, a policy that supports removing the economic and institutional barriers is necessary. Our approach provides a template for mitigating environmental impacts from livestock production without sacrificing milk production.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

Les trois modèles l'ont jugé hors champ.

strate : aff_core · poids de sondage : 5595.24 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Environmental study of recoupling dairy feedlots and farmlands to reduce the impacts of milk production in China.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

It studies environmental impacts of dairy production systems, not research itself.

Grok 4.5OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Environmental assessment of dairy manure coupling in China; agricultural production, not research.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,206
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeObservationnel
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

Citations33
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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