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Enregistrement W4381244880 · doi:10.18174/629673

Emissies naar lucht uit de landbouw berekend met NEMA voor 1990-2021

2023· report· nl· W4381244880 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Languenl
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Environmental Impact
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Landbouwkundige activiteiten vormen in Nederland een belangrijke bron van gasvormige emissies van ammoniak (NH3), stikstofoxide (NO), lachgas (N2O), methaan (CH4), niet-methaan vluchtige organische stoffen (NMVOS), koolstofdioxide (CO2) uit kalkmeststoffen en ureum, en fijnstof (PM10 en PM2,5). De emissies zijn berekend met het National Emission Model Agriculture (NEMA). In 2021 bedroeg de NH3-emissie uit dierlijke mest, uit kunstmest en uit overige bronnen in de landbouw en bij hobbybedrijven, uit dierlijke mest en kunstmest bij particulieren en bij mestafzet op natuurterreinen in totaal 111,1 miljoen kg NH3. Dit is 1,5 miljoen kg minder dan in 2020. De stikstofexcretie van de veestapel daalde in 2021 met 18,4 miljoen kg ten opzichte van 2020. De N2O-emissie daalde in 2021 met 0,6 miljoen kg tot 18,3 miljoen kg en de NO-emissie daalde met 0,5 miljoen kg tot 21,6 miljoen kg. De CH4-emissie daalde van 476 naar 468 miljoen kg. De emissie van NMVOS daalde van 87,6 naar 87,1 miljoen kg. De emissie van fijnstof PM10 daalde van 5,4 miljoen kg in 2020 naar 5,2 miljoen kg in 2021 en de emissie van PM2,5 bleef 0,5 miljoen kg. De CO2-emissie uit kalkmeststoffen en ureum steeg van 81,3 naar 83,2 miljoen kg. Op basis van nieuwe gegevens zijn voor een aantal jaren in de tijdreeks nieuwe cijfers berekend. Sinds 1990 is de NH3-emissie uit dierlijke mest met twee derde gedaald, vooral door een lagere stikstofexcretie en door emissiearme mesttoediening. Emissies van N2O en NO daalden in dezelfde periode eveneens, maar minder sterk, met respectievelijk 43% en 35%. Deze daling van N2O-en NO-emissies werd vooral veroorzaakt door de teruggang in beweiding, terwijl de emissies door mesttoediening juist toenamen door een verschuiving van bovengrondse mesttoediening naar mestinjectie. Tussen 1990 en 2021 daalde de emissie van CH4 met 20% door een afname van de dieraantallen en hogere voeder-efficinties van melkvee. De PM10-emissies stegen in dezelfde periode met 6%, door de omschakeling bij legpluimvee van stalsystemen met natte naar vaste mest.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,332
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2340,060

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,212 · 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

En bref

Citations30
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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