Development of a farm-level greenhouse gas assessment: Identification of knowledge gaps and development of a science plan
Notice bibliographique
Résumé
An Alberta?wide greenhouse gas (GHG) forum was held in March 2000, during which consensus was reached by representatives of the agriculture industry, the scientific community, and government that comprehensive on?farm GHG emission assessments were necessary if agricultural producers and processors were to reduce their GHG emissions – they have to know where and how much GHG they are emitting before they can reduce them. Before the possibility of on?farm GHG assessments can be conducted, a review of the scientific literature is required. In 2001, an in depth review of the scientific literature was initiated to gather, evaluate and synthesize agricultural GHG research for the Prairie region. The first chapter of the report summarizes the state of knowledge of agricultural GHG research and identifies preliminary gaps in our knowledge. This chapter was peer reviewed by scientific experts across Canada who were brought together in a workshop format to discuss their findings. The workshop participants prioritized the gaps with respect to urgency and impact. The identification of knowledge gaps helped lay the foundation for the Agricultural GHG Science Plan (chapter 3), which prioritized research in the areas of soils and crops, livestock, land use and energy and whole farm systems. In addition, an Alberta?based Agricultural GHG Inventory was updated (chapter 2) for 2001. All three sections of this report clearly identify agricultural GHG research gaps and recommend there is currently not enough information available to produce on? farm assessments that will accurately reflect the GHG emissions of a typical farm within a reasonable range of error.
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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 | 0,092 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».