Assessing the carbon footprint of irrigated and dryland wheat with a life cycle approach in bojnourd
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
This research is conducted with the purpose of studying greenhouse gas emissions by wheat production in Bojnourd using the life cycle approach. The basic information is collected from wheat farmers in the form of questionnaires in the crop year 2015–2016. The meteorology and crop data are gathered, respectively, from the Meteorological Organization and Ministry of Agriculture Jihad. The functional unit, research boundary and impact category are, respectively, considered to be “the production of 1 kg of wheat grains,” “the farm gate,” and “Global Warming Potential.” Data were prepared and analyzed in Excel and SimaPro software. The global warming index is calculated to be, respectively, 1.22 and 0.72 equivalent kilograms of carbon dioxide for the production of 1 kg of irrigated and dryland wheat. Based on the results, electricity, and machinery (53% and 22%, respectively, in the irrigated wheat) and machinery, diesel fuel, and chemical fertilizer application (44%, 4%, and 4%, respectively, in the dry wheat) have the highest share in greenhouse gas emissions. The results indicate that improving the management of the optimal use of inputs and the increase of the area under cultivation can have a significant role in the reduction of greenhouse gas emissions. © 2019 American Institute of Chemical Engineers Environ Prog, 38:e13134, 2019
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 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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