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Enregistrement W4409317779 · doi:10.1016/j.agsy.2025.104333

Impact of climate change on the nitrogen budget of a dairy farm in the Fraser Valley, British Columbia, Canada

2025· article· en· W4409317779 sur OpenAlexafffundabout
Sarah J. Pogue, Marcos R. C. Cordeiro, Alan Rotz, Carson Li, Roland Kröbel, K. A. Beauchemin, Derek Hunt, Shabtai Bittman

Notice bibliographique

RevueAgricultural Systems · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensUniversity of ManitobaAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésClimate changeEnvironmental scienceGeographyOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dairy sector contributed $19.9 (CAD) billion to Canada's GDP in 2015, but the industry has come under increasing public scrutiny regarding its environmental and economic sustainability, particularly under climate change. The Fraser Valley region of British Columbia, Canada, a high-intensity dairy producing region, is projected to experience higher winter, spring and summer temperatures and increased precipitation, particularly in fall, with implications for nitrogen (N) cycling within agroecosystems, crop and livestock production. This study aimed to explore N flows in a Canadian dairy farm using a whole-farm partially process-based modelling approach to investigate the impacts of different climate and cropping scenarios on farm N inputs and outputs. This study used farm data and the Integrated Farm System Model (IFSM) to assess: 1) N flows in an intensive, high-producing dairy farm in the Lower Fraser Valley with and without a winter double crop; and 2) farm production and N losses under two future climate scenarios based on medium (RCP4.5) and high (RCP8.5) emission scenarios in the near future (NF, 2020–2045) and distant future (DF, 2050–2075). Across all scenarios, the N use efficiency of the farm (N exported in meat, milk and feed / N inputs) was between 31.4 % and 34.3 % (slightly higher with winter wheat ( Triticum aestivum L.)), indicating that about two-thirds of N imported as feed and fertilizer was lost to the environment or accumulated in the soil. In the NF and DF scenarios (without double crop), the largest increases related to manure NH 3 -N losses, which rose by 8.1 % (NF) and 19.4 % (DF) from housing; 15.7 % (NF) and 44.0 % (DF) from storage; and 3 % (NF) and 18.5 % (DF) following land application. Projected temperature increases also raised emissions from synthetic fertilizer. Other gaseous N emissions generally declined in the future, probably due to increased NH 3 -N losses, whereas leaching N losses increased slightly (0.5–1.6 %), probably due to higher projected summer and fall precipitation. The winter wheat double crop scenarios generally led to lower N losses via gaseous pathways and leaching/runoff compared with the baseline scenarios, attributable to more N capture by winter wheat. The apparent loss to surrounding water and air of at least two-thirds of the N imported to the farm highlights the urgent need for the implementation of a range of management strategies that can reduce overall N imports to the system and reduce losses of N inputs via volatilization, runoff and leaching. • Dairy N flows explored using the Integrated Farm System Model under future climate and double-cropping scenarios. • Across future climate scenarios, dairy farm N use efficiency was 31.4–34.3 %. • Farm N use efficiency was slightly higher under double-cropping with winter wheat. • Largest future increases in N losses from NH 3 (housing, manure storage/application). • Loss of two-thirds of imported N highlights need for strategies to lower N imports and emissions.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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