Opportunities to reduce nitrous oxide emissions from horticultural production systems in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Horticultural systems, specifically vegetable production systems, are considered intensive agricultural systems as they are characterized by high nitrogen (N) fertilizer application rate, frequent tillage, and irrigation operations. Accordingly, horticultural production in temperate climates is prone to N losses — mainly during post-harvest (during fall and winter) or pre-plant (spring) periods — such as N2O emissions and nitrate leaching. The risk for N losses is linked to low crop N use efficiency (NUE) combined with a narrow C:N and high N content of crop residues. Here we reviewed the studies conducted in Canada and similar climates to better understand the risk of N2O emission and potential agronomic management strategies to reduce N2O emissions from horticultural systems. Current knowledge on N2O emissions from horticultural systems indicate that increasing crop NUE, modifying the amount, type, time, and rate of N fertilizer inputs, and adopting cover crops in crop rotations are some of the effective approaches to decrease N2O emissions. However, there is uncertainty related to the efficiency of the existing N2O mitigation strategies due to the complex interactions between the factors (soil characteristics, type of plant species, climatic conditions, and soil microbial activity) responsible for N2O production from soil. Little research on N2O emissions from Canadian horticultural systems limits our ability to understand and manage the soil N2O production processes to mitigate the risk of N2O emissions. Thus, continuing to expand this line of research will help to advance the sustainability of Canadian horticultural cropping systems.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».