Agriculture and climate change: implications for environmental sustainability indicators
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural activities have many effects on the environment, including effects on soil and air quality, water quality and quantity, contamination, and wildlife habitat. Agriculture and Agri-Food Canada has calculated a set of science-based agri-environmental indicators (AEIs) to provide information on environmental conditions in agriculture and their trends. The indicators are based on models developed from scientific understanding of the interactions between agriculture and the environment and are calculated using mathematical models to integrate information on soils, climate, and landscape with agricultural activity or practice information from the Canadian Census of Agriculture. Several AEIs were selected to explore the effects of climate change on agri-environmental sustainability. Based on the analysis in this study, those indicators that would likely decrease in their performance in the future include: risks of soil erosion from wind and water, soil salinization, water quality, nitrogen contamination, phosphorous contamination, pesticide contamination, and particulate matter emission rate. The one indicator found to likely improve with climate change was the greenhouse gas budget. In addition, the impacts of climate change were difficult to assess for several indicators as their values are more affected by both agricultural and non-agricultural factors, as well as lack of knowledge. AEIs are important tools to measure climate impacts and to indicate the success of adaptation to those impacts. This research is only emerging, however, and many knowledge gaps exist.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».