Adaptive multi-paddock grazing increases soil carbon stocks and decreases the carbon footprint of beef production in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Adaptive multi-paddock (AMP) grazing has been promoted to increase soil organic carbon (SOC) stocks over continuously grazed (CG) pastures; however, the evidence for this is still limited, both in terms of the number of studies conducted and the climates and biomes they cover. The objectives of this study were to determine the effect of grazing management on pasture SOC stocks and to incorporate this SOC sequestration into a life cycle assessment on the greenhouse gas (GHG) intensity (or carbon footprint) of Ontario beef production. Soil cores collected from AMP and CG pastures and annual row crop fields in southern Ontario showed that pastures managed with AMP grazing had significantly higher SOC stocks than CG pastures. Both pastures had SOC stocks higher than annual cropland, resulting in a sequestration rate of 0.957 Mg C ha −1 yr −1 for AMP and 0.507 Mg C ha −1 yr −1 for CG. Without consideration of SOC sequestration, the GHG intensity of beef production is 13.10 kg CO 2 eq kg LW −1 , while including SOC sequestration decreased this intensity by 42% for CG pastures and by 65% for AMP. These results illustrate the importance of including pasture SOC sequestration into beef carbon footprint assessments and should encourage the adoption of AMP grazing in temperate regions to achieve environmental goals. • Adaptive multi-paddock (AMP) grazing increases soil organic carbon (SOC) stocks. • Pastures, regardless of management, had greater SOC stocks than annual cropland. • SOC sequestration under AMP grazing decreases carbon footprint of beef by 65%.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».