Climate Change Adaptation in the British Columbia Wine Industry Can Carbon Sequestration Technology Lower the BC Wine Industry’s Greenhouse Gas Emissions?
Notice bibliographique
Résumé
This paper measures the benefits and costs of using biochar, a carbon sequestration technology in the British Columbia (BC) wine industry. It was found that the use of biochar, produced from wine industry waste, can reduce greenhouse gas emissions, and make a significant economic contribution to the BC wine industry. An economic model was developed to calculate the value-added from each of the three sectors that comprise the BC Wine industry value chain. The model uses biochar, produced from grape prunings and pomace, as a soil amendment in the vineyards. Grapes produced from these vineyards are used to produce wine. The assumptions for each variable used in this study are drawn from the literature and prior research by the authors. In addition to achieving the industry’s sustainability goals, each sector of the wine value chain is potentially profitable, however producing biochar as a profitable independent business is likely minimal compared to what could be achieved along the value chain with increased yields of the same quality. Biochar as a soil amendment is a long-term investment for farmers with results best assessed after multiple years. Future research is needed to better understand the biochar production process as an integral part of the BC wine industry, the carbon sequestration benefits, the specific increases in long-term grape yields and wine production. Also, the industry willingness to re-evaluate and change present industry practices, and other important benefits that can be derived from marketing climate friendly wine to BC consumers needs to be understood.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».