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Enregistrement W4411193949 · doi:10.1016/j.fcr.2025.110026

Inclusion of the social costs of N2O emissions increases the financial benefits from N inhibitor use on corn production in Ontario, Canada

2025· article· en· W4411193949 sur OpenAlex
Obed Teye Sappor, Aaron De Laporte, Azeem Tariq, Alfons Weersink, Brian Grant, Ward Smith, Claudia Wagner‐Riddle

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueField Crops Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Food and AgricultureEnvironment and Climate Change CanadaGrain Farmers of Ontario
Mots-clésProduction (economics)BusinessFinancial inclusionNatural resource economicsInclusion (mineral)Agricultural economicsEnvironmental scienceAgronomyEconomicsFinanceFinancial servicesChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context Crop agriculture contributes to climate change from N application, including direct nitrous oxide (N 2 O) emissions and indirect N 2 O emissions from volatilized ammonia (NH 3 ) and leached nitrate (NO 3 − ). To achieve future climate goals, the government of Canada seeks to reduce greenhouse gas emissions from agriculture N use by 30 % by 2030, including the use of N inhibitors. Objective This study examines the effects of N inhibitor use, with UAN and urea, at different N rates, on the financial and environmental performance of corn production in Elora, Ontario. Methods The study employs a bioeconomic model that incorporates yield, and environmental effects generated by the De-nitrification De-composition (DNDC) model with an economic maximization model that chooses optimal private (from a producer standpoint), and social (from a social planner standpoint) inhibitor use and N rate for two N sources, based on 30 weather-years. Results and conclusions The results indicate that, from an average private financial perspective, combined nitrification and urease inhibitors on corn production in Elora, Ontario, may not maximize profit with UAN or urea under the baseline price conditions ($302/t corn; $1.79/kg N). However, a variety of factors could make inhibitor use profitable: 1) specific weather conditions; 2) lower N rates; 3) consideration of social profits; 4) increasing social costs of N 2 O emissions; and 5) enhanced yield effects around 2 %. Therefore, the results show that inhibitor application can be recommended when there are favourable yield and weather conditions, when social costs are considered, and when applying N rates below the private economic optimum. N inhibitors may also reduce direct and indirect emissions from UAN application by between 33 % and 19.8 %, and Urea by between 17.7 % and 11.8 %, becoming less effective as the N application rate increases from 100 kg N/ha to 225 kg N/ha. Significance Inhibitors could play an important role in both on-farm GHG mitigation efforts and enhanced financial performance.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,243 · 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