The economics of controlled drainage with sub-irrigation and field drainage in Quebec
Bibliographic record
Abstract
Sur la base des données provenant d'études scientifiques, l'augmentation des gaz à effet de serre (GES) provoque le changement climatique et ont des implications mondiales. Le changement climatique a le potentiel d'avoir des effets néfastes sur la qualité de l'environnement et de la durabilité. Canada, en tant que membre de la Convention-cadre des Nations Unies sur les changements climatiques (CCNUCC) est engagé à réduire ses émissions de GES. À la suite de cet engagement, le programme agricole de gaz à effet de serre (PLGESA) a été créé pour entreprendre des recherches en vue de développer et mettre en œuvre des stratégies d'atténuation des GES. Le PLGESA en partenariat avec le Centre Brace de gestion des ressources en eau pour enquêter sur la gestion de la nappe phréatique (WTM) des systèmes qui pourraient avoir le potentiel pour augmenter les rendements et de réduire les émissions de GES. Le but de cette recherche était d'évaluer la à la ferme et hors ferme des coûts et des avantages des technologies de drainage alternatives. L'analyse coûts-avantages (ACA) a été utilisée pour déterminer la valeur actualisée nette, taux de rendement interne et de prestations Coûts Ratio du drainage contrôlé et sous-irrigation (DCSI) et Tile/Champ Drainage (CD). L'analyse coûts-avantages privé à la ferme a été fondée sur des données provenant d'un site de projet à St. Emmanuelle, Québec. Les données de rendement historiques ont été basées sur des données recueillies à partir du site entre 1993 et 2014 et prévues pour les 20 prochaines années (durée de vie utile du système d'irrigation) prix et les coûts ont été projetés à partir de 2015 à 2034. Il n'y avait pas de différence statistiquement significative dans les rendements entre les deux systèmes d'irrigation. Le ratio du coût des prestations pour l'installation DCSI était de 1,03 et 1,13 pour CD. La valeur actuelle nette (VAN) à un taux d'actualisation de 3,75% était 713,12 $ CA pour CDSI et 1,501.5 $ CA pour FD. Une estimation des avantages hors ferme a été réalisée, en intégrant les coûts des émissions de GES dans l'analyse et les résultats ont révélé un ratio coûts-avantages de 1,01 et 1,12 pour CDSI et FD respectivement. Sur la base de ces résultats, il serait préférable pour les agriculteurs à adopter FD, qui est le statu quo, la situation.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".