Climate Change and Winter Survival of Perennial Forage Crops in Eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Severe winter climatic conditions cause recurrent damage to perennial forage crops in eastern Canada. Predicted increases of 2 to 6°C in minimum temperature during winter months due to global warming will likely affect survival of forage crops. Potential impacts of climate change on overwintering of perennial forage crops in eastern Canada were assessed using climatic indices reflecting risks of winter injuries related to cold intensity and duration, lack of snow cover, inadequate cold hardiness, soil heaving, and ice encasement. Climatic indices were calculated for 22 agricultural regions in eastern Canada for the current climate (1961–1990) and future climate scenarios (2010–2039 and 2040–2069). Climate scenario data were extracted from the first‐generation Canadian Global Coupled General Circulation Model. Compared with current conditions, the hardening period in 2040 to 2069 would be shorter by 4.0 d, with a lower accumulation of hardiness‐inducing cool temperatures. The period during which a temperature ≤−15°C can occur (cold period) would be reduced by 23.8 d, and the number of days with snow cover of at least 0.1 m would be reduced by 39.4 d. Consequently, the number of days with a protective snow cover during the cold period would be reduced by 15.6 d. Under predicted future climate, risks of winter injury to perennial forage crops in eastern Canada will likely increase because of less cold hardening during fall and reduced protective snow cover during the cold period, which will increase exposure of plants to killing frosts, soil heaving, and ice encasement.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».