Hydroponic fodder and greenhouse gas emissions: a potential avenue for climate mitigation strategy and policy development
Notice bibliographique
Résumé
This research explores the potential hydroponic systems have for contributing to climate mitigation in fodder agriculture. Using British Columbia (BC) and Alberta as case studies, the study compares greenhouse gas (GHG) emissions and carbon sequestration potential of hydroponically grown sprouted barley fodder to conventional barley grain fodder. GHG emissions were examined through scenarios that assumed Alberta to be the main barley producer, while exploring different situations of BC and Alberta as consumers, distributed/centralized hydroponic systems, and renewable/nonrenewable energy. Carbon sequestration opportunities were examined through scenarios that explored the land sparing potential of transitioning from conventional to hydroponic barley and shifts from tillage to no-tillage practices. Sensitivity analyses were done to examine how changes in hydroponic seed-to-fodder output and energy consumption affect the systems’ climate mitigation potential. The results indicated that incorporating hydroponic systems into barley production has the potential to reduce GHG emissions, given seed-to-fodder output and energy consumption are maintained at certain levels and the systems are powered by renewable energy. Results also showed that hydroponic farming can provide greater carbon sequestration opportunities than simply shifting to no-tillage farming. The research indicates that hydroponic fodder farming could contribute to climate mitigation objectives if complemented with effective energy and land use policies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».