Assessing Saskatchewan forage production with regard to carbon and nitrogen emissions
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT Policy issues in most nations include adapting primary agricultural production to reduce greenhouse gas (GHG) emissions. Commitments have been established through multi-lateral agreements targeting GHG emission reductions to abate climate change impacts. In response to policy initiatives targeted at industries such as agriculture, producers are adopting innovative production methods and technologies to provide environmental services and mitigate emissions. GHG emissions arising from livestock production contribute to a damaging narrative surrounding agriculture, particularly beef production. OBJECTIVE The purpose of this study is three-fold, quantifying (a) net emissions, 2 (b) changes in practice, and (c) economic outcomes attributed to the forage production facet of cow-calf production. METHODS The Saskatchewan Forage Production Survey was developed to gather forage management practices data, placing emphasis on land use and land management changes. Canada's whole-farm assessment model, Holos, was applied as a carbon accounting framework to derive the net emissions of the forage production cycle. RESULTS AND CONCLUSIONS Results indicate carbon sequestration increased between the periods of 1991–94 and 2016–19. Gross emissions decreased to a larger degree and net emission results for the forage production facet of the Saskatchewan cow calf sector are −0.123 Mg CO2e/ha/yr in 2016–19. SIGNIFICANCE Recommendations include the renewal of forage rejuvenation funding programs that may improve forage yields and carbon sequestration potential. Further, the expansion of term conservation easement programs to include non-native forage lands is recommended to incentivize the retention of forage land.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».