Greenhouse gas emissions and carbon sequestration associated with Integrated Crop–Livestock–Forestry (ICLF) systems
Notice bibliographique
Résumé
Greenhouse gas (GHG) emissions from the Agriculture, Forest, and Other Land Use sector account for 23% of net global anthropogenic emissions. However, effective conservation agriculture practices can sequester carbon (C) up to 1 m in soil depth and vegetation biomass. Integrated Crop–Livestock–Forestry (ICLF) systems attempt to ensure sustainable agricultural production by combining various agricultural, livestock, and forestry production systems. This bibliographic review aims to present and discuss ICLF systems and their advantages and disadvantages compared with conventional systems, achieving a better understanding of the sources and sinks of GHGs (CH 4 , N 2 O, and CO 2 ). Integrated systems exist in tropical and temperate climates with different practices, arrangements, designs, and modalities. Intercropping species with different root structures provides more ecological interactions that enhance biodiversity, soil quality, and C sequestration while reducing GHG emissions. Yet, ICLF systems are complex and require technical assistance and support for being implemented, besides an extensive initial investment that increases the cost of operation. A relevant carbon sink in ICLF systems is carbon from tree biomass, where the wood can be used for various purposes. Timber for sawmills and general construction has a longer C immobilization time. Methane from enteric fermentation is the greatest contributor to GHG emissions in livestock and ICLF systems. Nitrous oxide is released primarily from synthetic fertilizers (when applied), manure deposited on pastures, and the decomposition of plant residues. Carbon dioxide is emitted to a lesser extent from the application of lime and urea. Many studies do not include all compartments in the C balance and often focus on only one GHG or compartment of C. Accordingly, more studies on the sources and sinks of C and their potential to offset GHG emissions in terms of CO 2 equivalent are urged.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».