<scp>can</scp>N<sub>2</sub>O<scp>net</scp>—a Canadian nitrous oxide collaboration network to meet greenhouse gas emission reduction targets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The application of nitrogen (N) fertilizer to agricultural soils results in the emission of nitrous oxide (N2O), accounting for ∼40% of Canada’s and 10% of global agricultural greenhouse gas emissions. Reducing these emissions through N fertilizer best management practices (BMPs) is critical to achieve the fertilizer-related emission reduction target of 30% below 2020 levels by 2030 set by the Canadian government. However, progress is hindered by several key challenges: (1) the need to quantify N2O emission reductions associated with BMPs, (2) an incomplete understanding of the behavioral factors influencing the adoption of BMPs, (3) the lack of suitable metrics to track progress towards reduction targets, and (4) an absence of region-specific management recommendations that balance emission reduction potential with farm profitability and farmer decision-making. To address these challenges, we introduce canN2Onet, an innovative collaborative network formed in 2024 and comprising a diverse range of experts from institutions across Canada with partners representing academia, industry, government, and producer organizations. canN2Onet is focused on (1) the establishment of a national network of benchmark sites linking year-round N2O emission measurements and soil processes with behavioral economic studies on decision-making processes; (2) development and validation of robust metrics for tracking progress towards emission reduction targets by utilizing Canada’s first regional tower measurements, database development, and enhanced biogeochemical models; and (3) creation of a roadmap for emission reduction by up-scaling BMPs to the regional level, incorporating economic trade-offs and behavioral insights. This work represents the first coordinated national effort to generate a comprehensive understanding of N2O mitigation potential from improved management practices across Canada’s major grain and oilseed-producing regions. It offers actionable farm-level metrics reflective of real-world agricultural conditions and a transferable framework to guide region-specific nutrient management strategies globally, advancing both climate goals and agricultural sustainability.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,006 |
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 ».