Review of research on methane and nitrous oxide emissions from manure storage across Canada from 1990 to 2023
Notice bibliographique
Résumé
In 2022, Canadian greenhouse gas (GHG) emissions related to manure management were estimated at 7.8 Mt carbon dioxide equivalent, with methane (CH 4 ) emissions primarily from swine and nitrous oxide (N 2 O) emissions mainly from beef production. Because Canada’s agriculture spans diverse climates and livestock types, this estimate carries uncertainty that further research could reduce. This study reviewed 144 Canadian articles published between 1990 and 2023 to compare the current state of research associated with emissions of CH 4 and N 2 O from manure storage across Canada. Among these articles, 140 addressed CH 4 , 72 addressed N 2 O, including 68 for both gases. Research location counts (39 in Alberta, 39 in Quebec, and 34 in Ontario) reflected estimated CH 4 , but not N 2 O emissions. The emissions from liquid manure and solid manure were measured primarily through chamber (46) and incubation (43) methodologies. Dairy was the most studied livestock group, but further research is still needed, as CH 4 emissions continue to increase, along with N 2 O emissions from poultry manure. Mitigation practices for beef manure in Eastern Canada warrant further research, given the region’s humid temperate climate and its relative contribution to GHG emissions. Digesters (55) and composting (22) dominate mitigation studies, implying promise, while other practices remain understudied.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».