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Enregistrement W4289779044 · doi:10.1016/j.spc.2022.07.030

Spatially resolved inventory and emissions modelling for pea and lentil life cycle assessment

2022· article· en· W4289779044 sur OpenAlex
Nicole Bamber, Baishali Dutta, Mohammed Davoud Heidari, Shiva Zargar, Yang Li, Denis Trémorin, Nathan Pelletier

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueSustainable Production and Consumption · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAlberta Agriculture and Forestry
Mots-clésEnvironmental scienceGreenhouse gasProduction (economics)Life-cycle assessmentClimate changeFertilizerAgricultureFood securityTillageEnvironmental resource managementGeographyAgronomyEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pulses are an increasingly popular source of plant-based protein among food manufacturers, food service providers, and retailers globally. Canada is currently a global leader in pulse production and exports. Given the large geographical scope of their production within Canada, pulses are produced under a variety of conditions reflecting differences in soil, climate, and characteristic management practices. In order to understand the influence of regional factors on the impacts of pulse production, high-resolution, regionalized life cycle assessments (LCAs) were carried out using both region-specific input/output data and emissions modelling. Six hundred Canadian pea and lentil farmers were surveyed to collect detailed data regarding characteristic farm inputs, yields and management practices at the reconciliation unit level of spatial resolution, which reconciles Canadian provincial borders with terrestrial ecozones based on soil and climate factors. The process-based model DeNitrification DeComposition (DNDC) was used to estimate regionally specific N emissions. This was compared to emissions estimates generated using the IPCC Tier II empirical models, which are typically used to estimate greenhouse gas emissions for national inventory reports. The main contributors to the life cycle environmental impacts of pea and lentil production were fertilizer and fuel use. This was consistent across all levels of regional aggregation including the total Prairie province average, as well as ecozone and provincial levels. There was variation in the magnitude of the impacts in each region assessed, which was mainly attributable to differences in yield, as well as reported fertilizer application rates and related emissions and fuel use for field operations. Significant differences were found in N emissions estimates between the DNDC and IPCC models, the magnitude of which varied by region and by the N emissions model employed. DNDC was found to provide better-resolved emissions estimates at the ecozone scale. This demonstrates the relevance of regionally specific emissions modelling since local soil and climate conditions had a large impact on the emissions estimates. In addition, the levels of uncertainty in the models were generally higher at the provincial and prairie province scale than at the ecozone scale. This may indicate that farming practices and associated resource/environmental impacts are more strongly influenced by soil and climate conditions than by provincial standards and guidelines. These results underscore the necessity of spatially resolved data collection and modelling to provide accurate estimates of the environmental impacts of crop production and to support more sustainable management of arable crop production.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle