MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399546787 · doi:10.1021/acsagscitech.4c00054

Environmental Impact of Outdoor Cannabis Production

2024· article· en· W4399546787 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueACS Agricultural Science & Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFertilizerEnvironmental scienceGreenhouse gasAgricultureProduction (economics)Natural resource economicsLife-cycle assessmentCannabisBusinessCannabis sativaEnvironmental protectionAgronomyEcologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental impacts of cannabis production are of increasing concern because it is a newly legal and growing industry. Although a handful of studies have quantified the impacts of indoor production, very little is known about the impact of outdoor cannabis agriculture. Outdoor production typically uses little direct energy but can require significant fertilizer and other inputs due to dissipative losses via runoff and mineralization. Conversely, fertilizer high in nitrogen can be counterproductive, as it produces flowers with decreased cannabinoid content. This study has two aims: (1) To identify reduced-fertilizer regimes that provide optimal cannabis flower yields with reduced inputs and (2) to quantify how this shifts greenhouse gas emissions, resource depletion (fossil and metal), terrestrial acidification, and the eutrophication potential of outdoor cannabis production. Primary data from a fertilizer response trial are incorporated into a life-cycle assessment model. Results show that outdoor cannabis agriculture can be 50 times less carbon-emitting than indoor production. Dissemination of this knowledge is of utmost importance for producers, consumers, and government officials in nations that have either legalized or will legalize cannabis production.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,280 · 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