Estimation of potential changes in cereals production under climate change scenarios
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This survey proposed a new methodology ‐ iGAEZ (improved GAEZ), developed based on the GAEZ (Global Agro‐Ecological Zones) model, capable of simulating crop yields on a global scale for wheat, potato, cassava, soybean, rice, sweet potato, maize, green beans. iGAEZ determines the optimum criteria of crop parameter of growth cycles to ensure best realistic crop yield combinations under comprehensive consideration of climate and crop condition. Global‐scale crop yields were calculated using iGAEZ model for the period of 1990‐1999. Through comparing simulated yields and FAO statistics, iGAEZ has demonstrated a very good ability to reproduce realistic crop yields on a global scale. We also predicted the impact of global warming on crop yields from the 1990s to 2090s by projecting five GCM outputs for AR4 under SRES A1B scenarios. According to the result, temperature rise will make many cultivated areas (eastern part of USA, India, eastern China, Africa) less productive. On the other hand, the regions with cold weather under current climate condition (Canada, northern Europe, northeastern China) become suitable for crop productivity under future climate scenario. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle