Decomposing Three Decades of Nitrogen Emissions in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Reactive nitrogen (N r ) emissions arise from multiple economic sectors, each creating distinct N r species and impacts on environmental quality. In Canada, the relative contribution of different N r species to total N r emissions varies considerably across provinces, yet these N r 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 N r emissions trends across Canada's 10 provinces over three decades between 1990 and 2017. We classified emissions by 4 main species of N r , 3 source sectors, and 13 subsectors. N r emissions peaked around 2000 followed by reductions both nationally and across almost all provinces. Agriculture replaced fossil fuel combustion as the largest source of N r emissions after 2008, coinciding with regulatory interventions that aimed to reduce NO x emissions from transportation, while NH 3 from crop production increased in several provinces. Using an index decomposition analysis, we further assessed the socioeconomic drivers of N r emissions changes, including the roles of emission intensity (N r 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 N r emissions. Economic structural changes had both large negative and positive effects on N r emissions. Our results underscore the importance of continued reductions in emissions intensity as well as shifting economies toward less N r intensive sectors to further decouple affluence from N r pollution.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 ».