The economic potential of the Quebec cropping sector to sequester carbon in agricultural soils /
Notice bibliographique
Résumé
This research simulates the response of the Quebec cropping sector to the introduction of carbon credit revenue which could be made available through the implementation of a greenhouse gas emissions trading and offset system in Canada. Eligible carbon sequestering practices investigated in the simulations include adoption of moderate tillage and no-till as well as the conversion to a permanent cover crop. Monetary demand for greenhouse gas emissions offsets from the cropping sector is endogenized in the objective function of the Canadian Regional Agriculture Model (CRAM) which has been modified to account for the simulations and for the disaggregation of the single crop region of Quebec into eleven sub-regions. Changes in the cropping sector induced by the introduction of seven different carbon price levels, ranging from $1/t CO2 to $100/t CO2, are compared to a baseline. Variables covered in the simulation results include: relative profitability of carbon sequestering crops/technology; adoption rates of moderate tillage and no-till; carbon sequestration levels; carbon credit revenue; cropping pattern, crop production and livestock. Results indicate that carbon sequestration in agricultural soils could only contribute a minor share of the total emission reduction in Quebec, even with very high carbon price levels. At a carbon price of $15/t CO2, it is estimated that changes in tillage practices and permanent cover would result in an additional 12,328 t CO2 per year sequestered by the cropping sector in Quebec. However, some regions display higher adoption rates of carbon sequestering practices than other regions and appear to be more responsive to the price incentive. The introduction of a monetary demand for GHGE offsets from the cropping sector induces some changes in terms of cropping pattern and crop production level, while it has almost no impact on the livestock sector.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».