Le potentiel des pratiques agricoles pour augmenter le stockage de C dans les sols cultivés : une évaluation pour la France
Bibliographic record
Abstract
L'agriculture peut réduire ses émissions de gaz de serre, notammentpar le stockagede C dans les sols sous forme de matières organiques. Si laplupart des auteurs s'accordent sur l'existence demarges de progrès importantes, les possibilités d'atténuation sont à ce jour moins bien quantifiées que dans d'autres secteurs. Dans le cadre d’une étude INRA, nous avons examiné les mesures techniques susceptibles de stocker ducarbone dans les sols cultivés. Nous avons estimé leur potentiel de stockage de C par unité de surface et avons proposé, pour le territoire de France métropolitaine, des surfaces potentielles d'application.Pour être éligibles, les mesures devaient être des pratiques agricoles mises en œuvre par l'agriculteur, n'entraînant pas de changement majeur du système de production, ni dela production, dont l’efficacité a fait l’objet de travaux et n’ayant pas d’impact négatif majeur sur l’environnement.Dix mesures ont été examinées, dont quatrepermettraient de stocker ducarbone dans les sols: - Développer les techniques culturales sans labour- Implanter davantage de couverts dans les systèmes de culture- Développer l'agroforesterie et les haies- Accroître la durée de vie des prairies temporaires.Nous avons proposé des taux de stockage additionnels sur 20 ans en nous basant sur une revue de la littérature et proposé desconditions d'application de ces mesures(faisabilité, acceptation, limitation des pertes de rendements et des émissions d’autresGES) . Les taux de stockage unitaire retenus d’après la synthèse de la littérature allaient de 0 MgC ha-1an-1(par ex travail superficiel à 10 cm de profondeur à 0,49 MgC ha-1an-1pour des bandes enherbées. Les pratiques permettant les plus forts taux de stockage de C sont celles associées à une augmentation de la biomasse et donc à une augmentation des entrées de C dans le sol (agroforesterie,haies, cultures de couverture), tandis que la réduction de laminéralisation desmatières organiques via une réduction du labour semble moins efficace. Lorsque appliquéesselon notre cahier des charges, ces mesures ont permis d'augmenter les stocks de carbone des sols français de0 à plus de 1 Tg C an-1, et ellespeuvent être combinées, au moins partiellement. Par conséquent, ces pratiques agricoles représentent un potentiel d'atténuation importante des émissions de GES. Toutefois, les incertitudes importantes qui sont associées à cesestimations doivent être réduites.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".