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Enregistrement W3028227403 · doi:10.1016/j.ecolind.2020.106531

Changes in land use and management by farm type and the impact on soil cover in Canada, 1991–2011

2020· article· en· W3028227403 sur OpenAlexafffundabout
Jiangui Liu, Ted Huffman, Melodie Green, Pamela Joosse, Timothy A. Martin

Notice bibliographique

RevueEcological Indicators · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésEnvironmental scienceCover cropSoil functionsSoil carbonLand useTillageCrop residueGreenhouse gasAgricultureSoil managementAgroforestrySoil biodiversitySoil organic matterSoil waterAgronomyGeographySoil scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A suite of indicators have been developed in Canada to assess and report on the status and trends of agri-environmental performance as impacted by agricultural production activities. The indicators include models that focus on the impact of land management practices on soil erosion, water contamination, greenhouse gas emissions, soil organic carbon and wildlife habitat. Soil Cover is one of these indicators and relates to soil protection afforded by crop canopy, crop residue and snow. It is quantified by the equivalent number of days in a year in which the soil is not exposed, and is a function of the type of crop, biomass yield, tillage, residue management practices, and weather (snow) conditions. Higher soil cover indicates a lower risk of soil erosion, better maintenance of soil organic carbon, improved wildlife habitat and lower greenhouse gas emissions. The Soil Cover Indicator has been calculated and reported on a spatial basis over the entire country every five years since 1981. Currently, the agri-environmental indicators program is being re-oriented toward assessing the environmental sustainability of different production sectors (beef, hogs, dairy, grains, oilseeds, etc.) and commodities (milk, eggs, beef, pork, etc.) rather than geographic/areal units such as soil polygons or watersheds. As an initial effort in this direction, we have developed a ‘farm types’ database on an ecostratification spatial framework, and have applied the Soil Cover Indicator to each farm type in order to assess its levels and changes pertaining to different farm types over the period from 1991 to 2011. The database identified land use compositions and their spatio-temporal variability typical of different types of farms. Initial outputs indicate that Beef, Other Livestock and Other Crop farm types provide the highest soil cover, Dairy and Poultry/Egg farms provide moderate levels, and Field Crop, Hog and Fruit/Vegetable farms have the lowest levels. Temporal analysis indicates a general improvement in soil cover across most farm types from 1991 to 2011.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil0,744

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,189 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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