Agricultural Greenhouse Gas Emissions and Mitigation Strategies for Promoting Sustainable Agroecosystems in Canada – A Review
Notice bibliographique
Résumé
Canada's agricultural greenhouse gas emissions are ~73Mt CO 2 eq yr -1 (10% of the total), which importantly includes 29% and 78% of the total CH 4 and N 2 O emissions, respectively.These emissions are caused by enteric fermentation ~24Mt, manure management ~8Mt, agricultural soils/ crop production ~24Mt, and on-farm fuel use ~14Mt.Canada has committed under the Paris Agreement-2015 to reduce its total emissions by 30% below the 2005 levels by 2030, whereas its Emission Reduction Plan (ERP)-2030 of $9.1 billion targets a 40-45% reduction; and become a net-zero country by 2050.The ERP-2030 envisages reducing agricultural emissions by 19Mt CO 2 eq yr -1 by increasing carbon sequestration ($780 million) from wetlands, peatlands, and grasslands; implementing beneficial management practices (BMPs); and reducing fertilizer use.It is a challenging task as agricultural emissions have been stable during the last couple of decades, whereas food and fiber requirements are growing.Nevertheless, as rightly perceived in the ERP, the agriculture sector is unique in reducing net emissions either by decreasing emissions or increasing sequestration through BMPs.Furthermore, the ERP will provide subsidies to the farmers (~$900 million) to adopt sustainable practices and use more energy-efficient equipment while supporting research and knowledge transfer.The subsidies would help address some of the monetary barriers producers face in adopting these practices and technologies, leaving behind the associated social and technical challenges.It is, therefore, important to follow the "observe, evaluate, and improve" strategy for better implementation of the ERP-2030 and better achieve its targets and objectives.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».