Correlating Genetically Modified Crops, Glyphosate Use and Increased Carbon Sequestration
Notice bibliographique
Résumé
In the early 1990s, tillage was the leading form of weed control, with minimum/zero-tillage management practices incapable of long-term continuation. Presently, weed control through tillage has virtually disappeared as cropland management systems have transitioned largely to continuous cropping, with zero to minimal soil disturbance. Research was undertaken to examine what was driving this land management transition. A carbon accounting framework incorporating coefficients derived from the Century Model was used to estimate carbon sequestration in the Canadian province of Saskatchewan. The results quantify the transition from farmland being a net carbon emitter to being a net carbon sequesterer over the past 30 years. This evidence confirms the correlation between genetically modified, herbicide-tolerant crops and glyphosate use is a driver of the increased soil carbon sequestration. The removal of tillage and adoption of minimal soil disturbances has reduced the amount of carbon released from tillage and increased the sequestration of carbon through continuous crop production. Countries that ban genetically modified crops and are enacting legislation restricting glyphosate use are implementing policies that Canadian farm evidence indicates will not contribute to increasing agricultural sustainability.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».