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Enregistrement W4385637242 · doi:10.1007/s11367-023-02199-1

Regionalized life cycle inventory data collection and calculation for perennial forage production in Canada: methodological best practices and limitations

2023· article· en· W4385637242 sur OpenAlexafffundabout
Sarah J. Pogue, Nicole Bamber, Hugues Imbeault‐Tétreault, Adeline Baudoin, Aaron McPherson, Steven Kega, Madavine Tom, Roland Kröbel, Kim Ominski, K. A. Beauchemin, Brenna Grant, Tim A. McAllister

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Life Cycle Assessment · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaEnvironment and Climate Change CanadaBeef Cattle Research CouncilUniversity of Alberta
Mots-clésEnvironmental sciencePerennial plantForageTonneAgronomyFertilizerIrrigationLeaching (pedology)Soil carbonAgricultureNutrientAgroforestryGeographySoil waterBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose In Canada, 95–99% of produced forages are consumed domestically each year, mainly by beef cattle. Despite their importance, their contribution to the Canadian livestock industry and associated ecosystem services has not been investigated. This study developed a life cycle inventory (LCI) of perennial forage production in Canada averaged from 2009 to 2018. Methods LCI data were sourced or calculated from up-to-date, regionally resolved sources and models. Inputs to perennial forage production included the following: concrete, steel, and plastic usage; machinery fuel consumption; electricity, natural gas, and water use for irrigation; and synthetic and organic fertilizer, lime, and herbicide use. Assessed emissions included ammonia and nitrous oxide (N2O); carbon dioxide from energy use; herbicide, nitrate, and phosphate losses; and soil carbon accumulation. Results were expressed per metric tonne of harvested perennial forage dry matter at provincial and regional scales—Western Canada [British Columbia (BC), Alberta (AB), Saskatchewan (SK), Manitoba (MB)] and Eastern Canada [Ontario (ON), Québec (QC)]. Results and discussion Rates of inputs varied, with generally lower nutrient but higher herbicide application in West vs. East. Irrigation was highest in BC, followed by AB and SK; energy consumption was highest in BC and lowest in QC. Higher N2O losses and nutrient losses via leaching and runoff in the East were partially due to greater soil moisture. Although total harvested perennial forage area declined from 6.43 to 5.23 million hectares from 2009 to 2018, these lands continued to accumulate soil carbon. The time period used to calculate average yields affected LCI estimates, as prairie yields were lower 1994–2003/1999–2008 due to drought. Furthermore, soil carbon sequestration estimates were affected by the annual change coefficients employed, underscoring the need for careful interpretation of LCI outputs. Results were compared to other studies and highlighted the importance of the choice of data and methods in creating LCI, and the need for transparency. Conclusions This first national LCI of perennial forage production in Canada provides a baseline for LCI inputs and outputs associated with this sector, highlighting provincial and regional differences. Outputs can be used to conduct future life cycle assessments to assess the environmental impacts of forage production and generate recommendations to improve sustainability, and for education and marketing purposes. This study demonstrates methodological best practices for LCI data mining and calculations, within available data and model limitations, thereby identifying gaps and providing a roadmap for other countries or sectors to develop detailed forage LCI.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,016
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,203
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,195 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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