Development of a Framework for the Assessment of Energy Demand-Based Greenhouse Gas Mitigation Options for the Agriculture Sector
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This study assesses greenhouse gas (GHG) mitigation options for the agriculture sector. The Long-range Energy Alternatives Planning (LEAP) model was used to develop a framework to assess future trends in energy demand and associated GHG emissions for the agriculture sector and to assess various GHG mitigation options associated with energy consumption. A business-as-usual (reference) scenario and 32 GHG mitigation scenarios were developed for the years 2009-2050 using the LEAP model. A case study for Alberta, Canada, was conducted. In the model, GHG mitigation scenarios were developed for the energy demand side (e.g., farm machines, farm transportation, lighting, and ventilation) based on efficiency improvements and the use of renewable energy. The mitigation scenarios were divided into two planning horizons based on technology penetration: slow penetration (2009-2050) and fast penetration (2009-2030). For each planning horizon, 16 scenarios were assessed. Of all farm machines, efficient diesel tractors have the highest GHG mitigation potential: 12.35 MT of CO2 equivalent by 2050 and 4.7 MT of CO2 equivalent by 2030. In addition, GHG abatement cost curves show that biodiesel tractors and efficient diesel tractors have the highest GHG mitigation potential, with attractive abatement costs of -$62 and -$11 tonne-1 of CO2 mitigated by 2050, respectively. Keywords: Abatement cost, Agriculture sector, Energy efficiency, GHG mitigation, LEAP model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».