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Enregistrement W1733294689 · doi:10.1111/j.1541-0064.2012.00440.x

Spatial and temporal variation in vulnerability of crop production to drought in southern Alberta

2012· article· en· W1733294689 sur OpenAlexafffundvenueabout
Wei Xu, Xiaomeng Ren, Tom Johnston, Yongyuan Yin, K. K. Klein, Anne M. Smith

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueClimate change impacts on agriculture
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaImpactUniversity of British ColumbiaEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesUniversity of Lethbridge
Mots-clésVulnerability (computing)AgricultureIrrigationAgricultural productivityVulnerability indexGeographyClimate changeEnvironmental scienceSpatial variabilityProductivityAdaptive capacityWater resourcesWater resource managementAgroforestryAgronomyEcologyBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growing evidence of global climate change has led to global concerns over the vulnerability of agriculture to drought. Located in a semiarid environment, southern Alberta has suffered significant losses of agricultural productivity due to drought hazards in recent decades. Understanding the relationship between crop production and drought conditions is essential for coping with increasingly uncertain climate conditions. This study attempts to quantify the magnitude of crop production vulnerability to drought in southern Alberta. The standard precipitation index is used to measure drought stress in the region. The empirical results provide a detailed picture of the spatial variation in crop production vulnerability to varying drought conditions. Vulnerability maps from this study reveal that pockets in the study area may experience significant productivity loss given the existing level of adaptive capacity. While the irrigation districts have been associated with a lower level of vulnerability than dryland outside the irrigated region, uncertain water supply under varying climatic conditions coupled with increasing water allocation for non‐agricultural uses may increase the vulnerability in these districts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2012
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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