Greenhouse Gas Emissions from Canadian Agriculture: Policies and Reduction Measures
Notice bibliographique
Résumé
Despite numerous national and international climate conferences, meetingsand workshops leading to various greenhouse gas (GHG) emission targets and agreements since the 1970s, total GHG emissions in Canada continue to increase. They reached 729 megatonnes of carbon dioxide equivalent (Mt CO2 eq) in 2018, with the Canadian agricultural sector contributing approximately 10 per cent of total GHGs emitted. Different regions of the country contribute different levels, face different challenges and have different capacities to address their GHG emissions. Designing climate guidelines, programs, policies and adopting best management practices (BMPs) that promote relevant local and regional adaptation and mitigation efforts is important. Mechanisms such as setting a carbon price, cap- and-trade systems and tax-based policies contribute to decreased GHG emissions. GHG emissions in Canada are regulated at the federal level via a national carbon pricing policy and provinces have set limitations on GHG emissions via pricing or taxation. Agriculture has the potential to mitigate GHG emissions by applying BMPs that reduce emissions and increase carbon storage in soils. Meanwhile, the pressure is increasing on the agricultural sector to increase production, both for local commodities and those destined for export, to feed a growing population. This paper explores agricultural policies and measures that encourage farmers and producers across Canada to reduce their GHG emissions. Specifically, national and provincial measures and implications are presented and compared to international measures and outcomes. Finally, recommendations are made for future climate policy research and adoption.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».