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Enregistrement W3005652030 · doi:10.1139/cjas2010-005

Modelling monthly NH3 emissions from dairy in 12 Ecoregions of Canada

2011· article· en· W3005652030 sur OpenAlexaboutno aff
Steve Sheppard, Shabtai Bittman, Mark Swift, J. Tait

Notice bibliographique

RevueBioOne Complete (BioOne) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésManureEnvironmental scienceLivestockSlurryManure managementGrazingAnimal wastePastureGreenhouse gasAtmospheric sciencesAnimal scienceEnvironmental engineeringAgronomyGeographyEcologyForestryBiologyWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sheppard, S. C., Bittman, S., Swift, M. L. and Tait, J. 2011. Modelling monthly NH 3 emissions from dairy in 12 Ecoregions of Canada. Can. J. Anim. Sci. 91: 649-661. Ammonia (NH3) from livestock manure is emitted from barns, storages and manured land, and is a loss to the farm operations, while atmospheric NH3 has potential impacts beyond the farm, including human health and ecological damage. Models are used to estimate the intensity and spatial extent of NH3 emissions, and this paper reports a recent model developed for quantifying emissions from the dairy sector in Canada. The estimated overall average emission to the atmosphere in Canada in 2006 was 42.4±9.0 kg NH3 cow-1 yr-1 from a lactating cow, and total emission from the Canadian dairy sector was 56000 t NH3. On many farms the NH3 emissions may have been a significant portion of the N requirements of their crops. The emission estimates in the 12 Ecoregions were proportional to the animal census. Emissions generally peaked in May, mainly because of landspreading of manure. There were also differences in emissions per animal among the Ecoregions related to the specific practices, such as amount of grazing and injection of slurry. The sensitivity analysis suggested that a shift from the present 14% injection of slurry manure into soil to 80% may be effective overall, potentially decreasing annual emissions by 13% and emissions in May by 27%.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,339
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,120 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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