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Enregistrement W2023128043 · doi:10.1016/j.gfs.2014.10.007

The potential of Russia to increase its wheat production through cropland expansion and intensification

2014· article· en· W2023128043 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGlobal Food Security · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueClimate change impacts on agriculture
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesLeibniz-GemeinschaftBundesministerium für Ernährung und LandwirtschaftBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésAgricultureProduction (economics)Yield (engineering)Environmental scienceProductivityAgricultural productivityCrop yieldAgronomyClimate changeAgricultural economicsGeographyEconomicsBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Russia is a major player in the global wheat market, but extensive unused land resources and large yield gaps suggest that wheat production can be substantially increased. We combined time series of cultivated cropland, abandoned cropland and yield gap estimates to assess the potential production of wheat in European Russia. Current wheat production is constrained by volatile inter-annual precipitation patterns and low applications of nitrogen fertilizers. We demonstrate that modest increases in the crop productivity and the recultivation of the recently abandoned croplands could increase wheat production by 9–32 million tons under rainfed conditions. Increases in the wheat yields, particularly within the fertile black soil belt in southern European Russia, will contribute the major share of the prospective production increases. Frequently recurring droughts, likely exacerbated by future climate change, and adverse market conditions jeopardize the exploitation of the production potentials. Improved adaptation to the volatile climate conditions and substantial institutional and political reforms in the agricultural sector are necessary to leverage the agricultural production potential of Russia.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,875
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,220 · 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