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Enregistrement W4311892374 · doi:10.1139/cjss-2022-0101

Ratio of non-growing season to growing season N<sub>2</sub>O emissions in Canadian croplands: an update to national inventory methodology

2022· article· en· W4311892374 sur OpenAlexafffundvenueabout
David E. Pelster, Arumugam Thiagarajan, Chang Liang, Martin H. Chantigny, Claudia Wagner‐Riddle, Kate A. Congreves, Reynald Lemke, Aaron J. Glenn, Mario Tenuta, Guillermo Hernandez‐Ramirez, Shabtai Bittman, Derek Hunt, Jennifer Owens, Douglas J. Macdonald

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of AlbertaUniversity of SaskatchewanAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of GuelphEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésGrowing seasonEnvironmental scienceAgricultureSnowpackGreenhouse gasClimate changeSoil waterAtmospheric sciencesPhysical geographyHydrology (agriculture)GeographyAgronomySnowMeteorologyEcologyBiologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

National inventory reporting of agricultural nitrous oxide (N 2 O) emissions in Canada is based primarily on measurements obtained using static chambers. In regions with cold winters and an accumulated snowpack (including Canada), these measurements tend to focus on the growing season (typically May–October). However, research has shown that emissions continue throughout the non-growing season (NGS) and that these account for a significant proportion of annual emissions. In the Canadian National Inventory NGS emissions currently are assumed to be adequately captured in western Canada, while they are accounted for in eastern Canada by multiplying the growing season emissions by a correction factor of 1.4, a value that was derived based on a limited number of measurements. Here we use recent Canadian studies to validate this correction factor. We collected data from available Canadian studies that measured soil N 2 O emissions from agricultural systems for the entire year and determined the proportion of these emissions that occurred during the NGS. The proportion of annual N 2 O emissions that occurred during the NGS varied widely, ranging from −4% to 119% with a mean of 35.5%, compared to the previous estimate of 30%. Due to high variability, few differences were observed between means associated with climatic, soil, and management variables. To correct for NGS N 2 O emissions from Canadian agricultural soils, we suggest that the current correction factor for converting growing season to total annual emissions be changed from 1.4 to 1.55 and that this be used for all agricultural soils in Canada rather than just eastern Canada.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0110,019
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,231 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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