Reducing Emissions, Not Cows: Regulatory Policies to Mitigate Methane
Notice bibliographique
Résumé
Enteric fermentation is a process that occurs in ruminant animals, such as cattle, during the digestive process. Methane gas is a by-product of enteric fermentation, expelled when cattle exhale or belch. Methane gas is ~28-34 times more potent than carbon dioxide, and with its short lifespan, can provide an effective short-term way to prevent additional warming. Enteric fermentation causes 43% of Canada’s agricultural methane emissions; however, there are no policies in place to regulate these emissions. Here we show that market-based instruments can encourage farmers to uptake effective mitigation techniques. We conduct a rapid review, analyzing literature to inform mitigation techniques and a jurisdictional scan to examine agricultural policies in other countries. The review of literature reveals two effective mitigation techniques: adding Asparagopsis taxiformis (red seaweed) to feed and efficiency breeding/genetic selection. The jurisdictional scan reveals that market-based instruments, specifically subsidies and offset protocols, are a widely used tool to mitigate methane from enteric fermentation. Our results demonstrate that Canada has regulatory options available to reduce methane from enteric fermentation. This paper recommends Canada create offset protocols within its new offset system that incentivize the uptake of Asparagopsis taxiformis as a feed additive and efficiency breeding/genetic selection.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».