The Costs of Soil Erosion to Crop Production in Canada between 1971 and 2015
Notice bibliographique
Résumé
Canada is known for its massive and fertile landscape, and one of the biggest industries in Canada is crop production, which is responsible for contributing to the national economy as well as the global food supply. Soil erosion is considered the top challenge facing Canadian farmers in the 21st century. This study aims to evaluate soil erosion’s impact on Canadian crop production, assessed based on the integration of soil erosion analysis and multitemporal crop market values from 1971 to 2015. Soil Erosion Risk Indicator models were used to assess soil erosion’s impact on crop productivity using the relationship of soil organic carbon with crop yield gain/loss. The total soil erosion cost of yield losses in the 44 years leading up to 2015 is estimated to be CAD 33.51 billion. 2013 was found to show the highest loss, with CAD 1.93 billion. Oilseeds, small grains, and potatoes were the major crop commodities that were impacted by yield loss as a direct result of soil erosion, the costs being 41%, 37%, and 15%, respectively. Ontario and Saskatchewan were the most impacted provinces, with costs of 45.25% and 22.50%, respectively. Four eras were detected in this research, each having unique soil erosion costs, which reflect different agriculture policy and soil conservation efforts: Era 1 (1971–1988), Era 2 (1989–1995), Era 3 (1996–2007), and Era 4 (2008–2015). This research is the beginning of exploring the cost of the environmental impacts on agriculture sustainability in Canada and supporting decision makers in adopting effective soil conservation strategies to mitigate these impacts.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».