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Enregistrement W4402541253 · doi:10.1093/jas/skae234.352

69 The Holos model for estimating greenhouse gases and soil carbon: Characterizing regionalized beef farm model systems

2024· article· en· W4402541253 sur OpenAlexaffabout
Sarah J. Pogue, R. Kroebel, Pamela Mantle, Steven Kega, Aklilu W. Alemu, Kim Ominski, Marcelle Moreira Dos Santos, Shakila Ekanayaka Mudiyanselage, Jayakrishnan Nair, Aaron McPherson, Tim A. McAllister

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensCredit Valley HospitalUniversity of ManitobaAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasEnvironmental scienceSoil carbonGreenhouseCarbon fibersSoil scienceHydrology (agriculture)AgronomyEcologySoil waterMathematicsGeologyBiologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The objective of this work is to characterize regionally representative beef farm systems that represent dominant or typical surveyed management practices for 11 beef-producing regions across Canada. This work fulfills two further purposes 1) to improve and expand the Holos model interface; and 2) to facilitate the estimation of greenhouse gas (GHG) emissions and soil carbon (C) changes on beef farms in different regions of Canada. Holos version 4 is the whole-farm model of Agriculture and Agri-Food Canada’s to estimate GHG emissions and changes in soil C on Canadian farms in response to shifts in management practices. Holos can be implemented in all 10 Canadian provinces and accounts for GHG emissions from crop and livestock production [enteric and manure methane (CH4), manure and soil N2O emissions], farm machines and infrastructure [on-farm energy carbon dioxide (CO2) emissions], as well as from the upstream production of some farm inputs (synthetic fertilizer and pesticides). The model is designed to utilize data readily available on the farm to answer, ‘What if?’ scenarios, whereby the user can test the effect of changing management practices on their whole-farm GHG budget. To reduce the data input burden on the user, Holos V4 has built-in model livestock systems for beef, dairy, swine and poultry production that characterize the dominant features of these operations in Canada at the national scale based on relevant literature/data and expert opinion. Regarding beef production, we have characterized regionally specific model beef farms for incorporation into Holos, one for each of 11 Canadian beef-producing regions. General characteristics and management practices for each farm were based on the 2011 Beef Farm Survey (Sheppard et al., 2015), which summarizes management information from 1,009 Canadian beef farms, combined with data from the Canadian Cow-Calf Cost of Production Network (Canfax 2023). Each regional farm includes cow-calf, backgrounding in confinement, backgrounding on pasture and finishing components, and considers all the specific feed (e.g., forage, grains, by-products) required for each stage of the beef cycle. These 11 model farms are simulated within the current Holos V4 model to explore the impacts of variation in beef management practices on farm GHG emissions across Canada and on soil C stocks on lands used to produce feed and graze cattle. An overview of the national-level dairy, swine and poultry components in Holos will be presented along with a more detailed perspective of whole-farm GHG budget and multi-decadal soil C dynamics in regionalized beef farms. The impact of management and environmental factors that lead to differences in GHG emissions and soil C stocks in beef farms will also be explored. References: Canfax (2023) COP Network Farm Summaries Overview https://www.canfax.ca/resources/cost-of-production/cop-results.html Sheppard, S.C. et al. (2015) Beef cattle husbandry practices across Ecoregions of Canada in 2011. Can. J. Anim. Sci. 95, 305-321

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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