District Scale GHG Emission Indicators for Canadian Field Crop and Livestock Production
Notice bibliographique
Résumé
The three main farm products from Canadian agriculture, i.e., proteins, vegetable oils, and carbohydrates, account for 98% of the land in annual crops in Canada. The intensities and efficiencies of these field crops in relation to their Greenhouse Gas (GHG) emissions were assessed for their value as land use change indicators. To facilitate spatial comparisons, this assessment was carried out at the Ecodistrict (ED) scale. The Unified Livestock Industry and Crop Emissions Estimation System (ULICEES) model was modified to operate at the ED scale, and used to quantify the GHG emission intensity of protein. GHG emissions were also calculated for plant products not used for livestock feed. The livestock GHG emissions and GHG-protein intensities estimated using ED scale inputs to ULICEES were reasonably close to GHG-protein intensities generated by the version of ULICEES driven by provincial scale census data. Carbohydrates were split into two groups, i.e., whether or not they supported livestock. Annual farm product data at 5-year intervals were used to generate GHG emissions from all farm operations. The range of GHG emissions from all farm operations in Western Canada was from 42 to 54 Mt CO2e between in 1991 and 2011, while GHG emissions from livestock ranged from 22 to 34 Mt CO2e over the same period. The Eastern Canadian GHG emissions from all farm operations declined gradually from 24 to 22 Mt CO2e over the period, with most of the eastern GHG emissions being from livestock. Ruminant livestock accounted for most of the livestock GHG emissions, particularly in the west. Provincial scale GHG emission efficiencies of the four farm product groups were assessed on a per-unit of GHG emissions basis for 2006. The most GHG-efficient province for protein was Ontario, whereas the most GHG-efficient province for all three plant products was Saskatchewan. The coastal provinces were the least GHG-efficient sources of all four farm product groups.
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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) | 0,001 | 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 ».