Energy use in open-field agriculture in the EU: A critical review recommending energy efficiency measures and renewable energy sources adoption
Notice bibliographique
Résumé
This review combines results from a large number of studies investigating energy use in EU open-field agriculture, providing an overview of energy use and its concentrations. Such a review and its findings are important as it informs stakeholders and policymakers with evidence for supporting a green energy transition in open-field agriculture. Our review indicates that annual energy use in EU open-field agriculture is at least 1431 PJ, equivalent to around 3.7% of total EU annual energy consumption, with the majority of energy sourced from non-renewable energy sources. Our meta-analysis finds that the production of fertilizer is the largest energy consuming activity in EU agriculture, accounting for around 50% of all energy inputs. On-farm diesel use accounts for 31% of total energy inputs, while the production pesticides and seeds accounts for 5% of total energy inputs. Other energy uses, mainly irrigation, storage and drying, account for 8% of total energy inputs. This suggests that energy use in EU agriculture is significantly underreported and that around 55% of total energy inputs, associated with the production of fertilizers and pesticides, come from indirect sources which can be assigned to the agricultural sector but is used prior to reaching farms. The importance and potential of various fossil-energy-free technologies and strategies are discussed. In addition, this review highlights that in the medium and long term there is need for the development and application of detailed and standardized methodologies for energy use analysis of agricultural systems, as well as for meta-analyses investigating energy use in agriculture.
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».