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Enregistrement W7008115339

Assessment of greenhouse gas emissions from soybean cropping system: A case study of Ontario in Canada

2022· dissertation· en· W7008115339 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOrganizational and Employee Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasHectareAgricultureCroppingCropCrop residueAgricultural landCrop yield
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soybean (Glycine max L.) is the fourth largest Canadian field crop covering around 2×106 hectares of land. Soybean crops take up more than 50% of Canada’s cultivated areas and contribute significantly to greenhouse gas (GHG) emissions in cropping system. The present study assesses GHG emissions from Ontario soybean fields. In this study, the crop districts of Ontario were divided into five categories: southern Ontario, western Ontario, central Ontario, eastern Ontario, and northern Ontario, and a general model for assessing emissions was developed. Emissions from the manufacturing and transportation of nitrogen/phosphorus (N/P) fertilizer, emissions from field operations, emissions from herbicide usage, and both direct and indirect emissions from agricultural lands were considered the major sources of GHGs. The results showed that total GHG emissions were around 7×105 Mg CO2-eq in 2018. The largest emission contributor was agricultural land, with emissions of 5.3×105 Mg CO2-eq, accounting for 77% of the total emissions. Moreover, GHG emissions were significantly influenced by environmental conditions. As precipitation/evapotranspiration (Pr/PE) decreased, total GHG emissions declined from southern Ontario to central Ontario. In southern Ontario (high Pr/PE), GHG emissions based on crop yield were 492 kg CO2-eq per hectare of seeding area, which was 46% greater than those in northern Ontario (low Pr/PE). GHG emissions from agricultural lands were the highest contributor to total GHG emissions among the four emission sources in all crop districts. Fertilizer N inputs accounted for the largest portion of agricultural land emissions in southern and central Ontario, while in other regions, crop residue N input was the largest source. A multivariate factorial analysis was also used to estimate the effect of uncertain parameters on system performance, and the main impacts, and their interactions were identified. The resutls demonstrated that farming practices had the most significant impact on total GHG emissions. Understanding the detailed impacts of these elements and their interactions can help determine major factors that influence total GHG emissions and allow us to implement appropriate strategies to mitigate agricultural GHG emissions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,209

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,244 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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