Energy and greenhouse gas intensity of corn (Zea mays L.) production in Ontario: A regional assessment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Jayasundara, S., Wagner-Riddle, C., Dias, G. and Kariyapperuma, K. A. 2014. Energy and greenhouse gas intensity of corn (Zea mays L.) production in Ontario: A regional assessment. Can. J. Soil Sci. 94: 77-95. Analysis of the environmental impact of corn (Zea mays L.) uses, such as biofuels and bioproducts, requires cradle to farm-gate life-cycle analysis of energy use and net greenhouse gas (GHG) emissions associated with corn production. Previous analyses have been based on case studies. Here we present an analysis based on census data for Ontario at the county level that was performed for three scenarios: (1) corn cultivated only for grain; (2) corn cultivated for grain and 30% stover harvest; and (3) corn cultivated for grain and cob harvest. Energy intensity of corn grain at the county level varied from 1.75 to 2.17 GJ Mg-1 grain, with the largest proportions of energy being consumed for grain drying (33%), production and supply of nitrogen (N) fertilizer (30%) and diesel use for field work (17%). Overall GHG emission intensity of grain corn varied from 243 to 353 kg CO2eq Mg-1 grain, of which 72% were associated with N inputs [34% soil nitrous oxide (N2O) from synthetic fertilizer N (SFN), 13% from SFN production and 10% from applied manure N]. Energy intensity of corn stover and cobs was 0.96 and 0.36 GJ Mg-1 dry matter, respectively, with the largest proportion of energy associated with production and supply of replacement nutrients. Intensity of GHG emission was 79 and 31 kg CO2 eq Mg-1 dry matter for stover and for cobs, respectively. Counties with higher corn yields at lower N application rates and reduced tillage tended to produce corn with lower energy and GHG intensity per Mg grain.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».