Decomposing Three Decades of Nitrogen Emissions in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Reactive nitrogen (Nr) emissions arise from multiple economic sectors, each creating distinct Nr species and impacts on environmental quality. In Canada, the relative contribution of different Nr species to total Nr emissions varies considerably across provinces, yet these Nr species are often studied separately, making comparison difficult. Here, we synthesize data from national emission inventories, as well as agricultural and wastewater statistics, to estimate total and per capita Nr emissions trends across Canada's 10 provinces over three decades between 1990 and 2017. We classified emissions by 4 main species of Nr, 3 source sectors, and 13 subsectors. Nr emissions peaked around 2000 followed by reductions both nationally and across almost all provinces. Agriculture replaced fossil fuel combustion as the largest source of Nr emissions after 2008, coinciding with regulatory interventions that aimed to reduce NOx emissions from transportation, while NH3 from crop production increased in several provinces. Using an index decomposition analysis, we further assessed the socioeconomic drivers of Nr emissions changes, including the roles of emission intensity (Nr emissions per unit of economic output), affluence, population, and structural changes in the economy. Reduced emission intensity (an aggregate indicator of technology and policy changes) counteracted some of the effects of affluence and population as positive drivers of Nr emissions. Economic structural changes had both large negative and positive effects on Nr emissions. Our results underscore the importance of continued reductions in emissions intensity as well as shifting economies toward less Nr intensive sectors to further decouple affluence from Nr pollution.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».