Characterizing Net Life Cycle Greenhouse Gas Emissions and Environmental Performance of Organic Field Crops in Ontario and Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Food production systems are at the heart of one of humankind’s greatest challenges – meeting the nutritional demands of a population expected to reach 10 billion by 2050 while limiting contributions to environmental degradation and greenhouse gas (GHG) emissions. Thus, producing field crops, which are staple crops for human consumption and animal feed, requires sustainable improvements. Organic farming is often promoted as a climate-friendly alternative to conventional production systems. As a fast-growing agricultural sub-sector in Canada, a robust assessment of the environmental impacts and GHG emissions from organic field crop production systems, considering regionally-specific production conditions and efficiencies, has not been conducted to date. \nIn this thesis, life cycle assessment (LCA) coupled with modelling soil organic carbon (SOC) changes are utilized to quantify the impact contributions from Eastern Canadian organic wheat, corn, and soybean production to a range of global-scale environmental concerns, including climate change. Specifically, this thesis aimed to characterize the environmental profile of organic field crop production in Eastern Canada, identify the underlying drivers of the impacts, and suggest best management practices for reducing GHG emissions and improving soil carbon stocks in this sector. \nLCA results indicate that across all environmental impacts assessed, Eastern Canadian wheat had the largest impact per tonne of crop harvested, followed by corn and soybeans. Net greenhouse gas emissions were 520, 200, and 110 kg CO2-eq per tonne crop harvested for organic wheat, corn, and soybean production, respectively. Field-level N emissions from nutrient application were the biggest contributor to environmental impacts. Notably, while soil carbon sequestration was observed, it did not result in net negative production emissions. Furthermore, results from a literature review revealed a range of best management practices for enhancing SOC stocks in organic field cropping systems. Practices such as diverse crop rotations with green manure incorporation, less intensive field operations, manure application, and implementing combined practices are suggested to support SOC stocks of organic cropping systems; however, such practices can also contribute to field N emissions if not carefully managed. This work will help LCA researchers, farmers, and organic certification bodies better understand the climate performance of organic systems, while providing a methodological foundation for future organic LCA studies in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».