MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7001036881

Identifying drivers of reactive nitrogen emissions and innovative nutrient policies using the Canadian geographic context

2023· dissertation· en· W7001036881 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésContext (archaeology)NutrientProduction (economics)NitrogenClimate change
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Excess reactive nitrogen (Nr) in the environment results in serious negative impacts to society including air pollution, eutrophication, and climate change.To better manage Nr there is a need to examine the underlying drivers of Nr emissions and to identify potential areas for intervention.However, gaps remain in our understanding of the drivers of Nr emissions because they are diverse and often complex.In this thesis, I address three specific gaps: accounting for subnational geographic variation, understanding the effects of changes in economic structure on whole-economy Nr emissions, and integrating nutrient-related concerns comprehensively into policy.I undertake a series of analyses to inform these aspects of research into the drivers of Nr emissions and opportunities for policy integration in Canada.These three studies draw on multiple methodological and interdisciplinary approaches, including the development of a novel N footprint model, application of economic decomposition analysis methods, and a policy assessment that uses text and network analysis techniques.First, using my model of Canadian N footprints, I examine the patterns of provincial footprints and how consumption-oriented drivers of Nr emissions vary between provinces in relation to their diverse geographic contexts.I then expand on the footprint accounting perspective by exploring more detailed trends in Nr emissions across Canada over time.I do this by synthesizing data from a variety of sources to assess the role of socioeconomic drivers on whole-economy Nr emissions.My results from these two studies collectively show that provincial total and per capita N footprints and territorial emissions vary considerably based on population, affluence, and the relative economic importance of the fossil fuel and agriculture sectors across Canadian provinces.They also underscore the challenges of attributing Nr emissions for export-oriented economies like Canada's and emphasize the importance of improving emissions intensity and shifting economies toward less Nr intensive sectors.I then explore the nutrient-related policy environment in Canada (i.e., federal and provincial legislative Acts with relevance to nitrogen and phosphorus) using semantic network analysis.My findings from this analysis reveal potential areas for policy integration in nutrient-related legislation in Canada.Finally, I reflect on the results of my three studies from different emissions accounting perspectives, examine how Canadian legislation matches (or does not match) previously identified drivers and sources of Nr emissions, and remark on the overarching geographic and provincial trends identified throughout this dissertation.Despite the difficulties in sustainably managing nutrients at the national scale given conflicting or competing economic, social, and environmental goals, my research demonstrates how the multifaceted nature of nutrient issues provides opportunities for innovative policies to address these challenges.Résumé L'excès d'azote réactif (Ar) dans l'environnement entraîne de graves impacts négatifs sur la société y compris la pollution de l'air, l'eutrophisation et le changement climatique.Pour mieux gérer le Ar, il est nécessaire d'examiner les facteurs sous-jacents des émissions de Ar et d'identifier les domaines potentiels d'intervention.Cependant, il existe des lacunes dans notre compréhension des moteurs des émissions de Ar car ils sont divers et souvent complexes.Dans cette thèse j'aborde trois de ces lacunes: le rôle des variations géographiques infranationales, les effets des changements de structure économique, et l'intégration des politiques de pollution par les nutriments.J'utilise le Canada comme étude de cas pour éclairer ces trois domaines de recherche.Mes études utilisent plusieurs méthodologiques interdisciplinaires, notamment le développement d'un nouveau modèle d'empreinte, l'application de méthodes d'analyse de décomposition économique, et une évaluation des politiques qui utilise des techniques d'analyse de texte et de réseau.Tout d'abord, à l'aide de mon modèle d'empreintes canadiennes d'azote, j'examine les tendances des empreintes provinciales et la façon dont les facteurs d'émissions de Ar axés sur la consommation varient entre les provinces en fonction de leurs divers contextes géographiques.Je développe ensuite la perspective de comptabilisation de l'empreinte en explorant des tendances plus détaillées des émissions à travers le Canada au fil du temps.Je synthétise des données provenant de diverses sources pour évaluer le rôle des moteurs socio-économiques sur les émissions de Ar de l'ensemble de l'économie.Mes résultats de ces deux études montrent que les empreintes provinciales totales et par habitant, et les émissions territoriales varient considérablement en fonction de la population, de la richesse et de l'importance économique relative des secteurs des combustibles fossiles et de l'agriculture dans les provinces canadiennes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeScholarship@McGill (McGill)→Même sujetSoil and Water Nutrient Dynamics→Travaux en français237 207→