Maximizing Biomass with Agrivoltaics: Potential and Policy in Saskatchewan Canada
Notice bibliographique
Résumé
Canada is a leading global agricultural exporter, and roughly half of Canada’s farmland is in Saskatchewan. New agrivoltaics research shows increased biomass for a wide range of crops. This study looks at the potential increase in crop yield and livestock in Saskatchewan through agrivoltaics along with its financial implications. Then, the legislation that could influence the adoption of agrivoltaics in Saskatchewan is reviewed. Specifically, experimental results from agrivoltaic wheat production are analyzed for different adoption scenarios. The impact of converting the province’s pasture grass areas to agrivoltaics and using sheep to harvest them is also examined. The results indicate that approximately 0.4 million more tons of wheat, 2.9 to 3.5 million more tons of forage and 3.9 to 4.6 million additional sheep can be grazed using agrivoltaics in Saskatchewan. Only these two agrivoltaics applications, i.e., wheat farmland and pastureland, result in potential additional billions of dollars in annual provincial agricultural revenue. The Municipalities Act and the Planning and Development Act were found to have the most impact on agrivoltaics in the province as official community plans and zoning bylaws can impede diffusion. Agrivoltaics can be integrated into legislation to avoid delays in the adoption of the technology so that the province reaps all of the benefits.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».