Managing agricultural greenhouse gases : coordinated agricultural research through GRACEnet to address our changing climate
Notice bibliographique
Résumé
Section One: Agricultural Research for a Carbon-Constrained World Agriculture and climate change: Mitigation opportunities and adaptation imperatives (Mark A. Liebig, Alan J. Franzluebbers, and Ron F. Follett) GRACEnet: Addressing policy needs through coordinated cross-location research (Charles L. Walthall, Steven R. Shafer, and Michael D. Jawson) Section Two: Agricultural Management and Soil Carbon Dynamics Cropland management in the eastern United States for improved soil organic C sequestration (Curtis J. Dell and Jeffrey M. Novak) Soil carbon sequestration in central USA agroecosystems (Cynthia A. Cambardella, Jane M. F. Johnson, and Gary E. Varvel Agricultural management and soil carbon dynamics: Western U.S. croplands (Harold P. Collins, Maysoon M. Mikha, Tabitha T. Brown, Jeffrey L. Smith, David Huggins, and Upendra M. Sainju) Soil carbon dynamics and rangeland management (Justin D. Derner and Virginia L. Jin) Soil organic carbon under pasture management (Alan J. Franzluebbers, Lloyd B. Owens, Gilbert C. Sigua, Cynthia A. Cambardella, and Richard L. Haney) Sustainable bioenergy feedstock production systems: Integrating C dynamics, erosion, water quality and greenhouse gas production (Jane M. F. Johnson and Jeffrey M. Novak) Section Three: Agricultural Management and Greenhouse Gas Flux Cropland management contributions to GHG flux: Central and eastern U.S. (Michel A. Cavigelli and Timothy B. Parkin) Management to reduce greenhouse gas emissions in western U.S. croplands (Ardell D. Halvorson, Kerri L. Steenwerth, Emma C. Suddick, Mark A. Liebig, Jeffery L. Smith, Kevin F. Bronson, and Harold P. Collins) Greenhouse gas flux from managed grasslands in the U.S. (Mark A. Liebig, Xuejun Dong, Jean E.T. McLain, and Curtis J. Dell) Mitigation opportunities for life cycle greenhouse gas emissions during feedstock production across heterogeneous landscapes (Paul R. Adler, Stephen J. Del Grosso, Daniel Inman, Robin E. Jenkins, Sabrina Spatari, and Yimin Zhang) Greenhouse gas fluxes of drained organic and flooded mineral agricultural soils in the United States (Leon Hartwell Allen, Jr.) Section Four: Model Simulations for Estimating Soil Carbon Dynamics and Greenhouse Gas Flux from Agricultural Production Systems DayCent model simulations for estimating soil carbon dynamics and greenhouse gas fluxes from agricultural production systems (Stephen J. Del Grosso, William J. Parton, Paul R. Adler, Sarah C. Davis, Cindy Keough, and Ernest Marx) COMET2.0 - Decision support system for agricultural greenhouse gas accounting (Keith Paustian, Jill Schuler, Kendrick Killian, Adam Chambers, Steven DelGrosso, Mark Easter, Jorge Alvaro-Fuentes, Ram Gurung, Greg Johnson, Miles Merwin, Stephen Ogle, Carolyn Olson, Amy Swan, Steve Williams, and Roel Vining) CQESTR simulations of soil organic carbon dynamics (H.T. Gollany, R. F. Follett, and Y. Liang) Development and application of the EPIC model for carbon cycle, greenhouse-gas mitigation, and biofuel studies (R.C. Izaurralde, W.B. McGill, and J.R. Williams) The general ensemble biogeochemical modeling system (GEMS) and its applications to agricultural systems in the United States (Shuguang Liu, Zhengxi Tan, Mingshi Chen, Jinxun Liu, Anne Wein, Zhengpeng Li, Shengli Huang, Jennifer Oeding, Claudia Young, Shashi B. Verma, Andrew E. Suyker, Stephen Faulkner, and Gregory W. McCarty) Section Five: Measurements and Monitoring: Improving Estimates of Soil Carbon Dynamics and Greenhouse Gas Flux Quantifying biases in non-steady state chamber measurements of soil-atmosphere gas exchange (Rodney T. Venterea and Timothy B. Parkin) Advances in spectroscopic methods for quantifying soil carbon (James B Reeves, III, Gregory W. McCarty, Francisco Calderon, and W. Dean Hively) Micrometeorological methods for assessing greenhouse gas flux (R. Howard Skinner and Claudia Wagner-Riddle) Remote sensing of soil carbon and greenhouse gas dynamics across agricultural landscapes (C.S.T. Daughtry, E.R. Hunt Jr., P.C. Beeson, S. Milak, M.W. Lang, G. Serbin, J.G. Alfieri, G.W. McCarty, and A.M. Sadeghi) Section Six: Economic and Policy Considerations Associated with Reducing Net Greenhouse Gas Emissions from Agriculture Economic outcomes of greenhouse gas mitigation options (David W. Archer and Lyubov A. Kurkalova) Agricultural greenhouse gas trading markets in North America (D.C. Reicosky, T. Goddard, D. Enerson, A.S.K. Chan, and M.A. Liebig) Eligibility criteria affecting landowner participation in greenhouse gas programs (Robert Johansson, Greg Latta, Eric White, Jan Lewandrowski, and Ralph Alig) Section Seven: Looking Ahead: Opportunities for Future Research and Collaboration Potential GRACEnet linkages with other greenhouse gas and soil carbon research and monitoring programs (John M. Baker and Ronald F. Follett) Elevated CO2 and warming effects on soil carbon sequestration and greenhouse gas exchange in agroecosystems: A review (Feike A. Dijkstra and Jack A. Morgan) Mitigation opportunities from land management practices in a warming world: Increasing potential sinks (J.L. Hatfield, T.B. Parkin, T.J. Sauer, and J.H. Prueger) Beyond mitigation: Adaptation of agricultural strategies to overcome projected climate change (Ronald F. Follett)
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,010 |
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 ».