Anthropogenic energy and carbon flows through Canada’s agri-food system: Reframing climate change solutions
Notice bibliographique
Résumé
Greenhouse gas accounting for agricultural systems consider methane and nitrous oxide emissions, carbon emissions from liming and urea use, as well as carbon stock changes, but it ignores gross flows of bio-based energy and carbon. This study compiled data for Canada’s agri-food system over the 2010-13 period, from food supply and disposition to crop processing, animal production, and crop/pasture production. The data were converted to units of energy and carbon, tracked through the agri-food system and compared in scale and conversion efficiency with Canadian crude oil recovery to the production of refined petroleum products. Results showed domestic photosynthesis-derived energy and carbon flow equivalent to 75% and 98%, respectively, of the fossil fuel-derived energy and carbon in the crude oil recovered in Canada. This magnitude is substantial since Canada is a nation with high per capita oil demand that exports over 50% of its own production. Only 14% of the agri-food energy and carbon, respectively, emerged in agri-food products, compared to 91% of the energy and carbon in crude oil that resulted in refined petroleum products. The low conversion efficiency of the agri-food system derived, in part, from 40% of bio-based energy and carbon being diverted to crop and animal residues or waste. Per unit of energy in end products, the other energy inputs (e.g. electricity, fuels) needed to support the agri-food system were 5.3-folds higher in the agri-food system than in the crude oil to products system. This study highlights the need to develop strategies to better utilize the energy and carbon flows of the agri-food system, thereby reducing fossil energy use and greenhouse gas emissions associated with human activities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».