Impacts of Recent Climate Trends on Agriculture in Southwestern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, precipitation, temperature and crop water deficit during the past 80 years in southwestern Ontario are reviewed in terms of their impacts on the region’s present and future field-crop production. Although the generally drier (average annual precipitation ≈ 750 mm) and warmer (average annual air temperature ≈ 9.5 °C) weather in the region during the last decade produced greater average annual crop water deficits (≈ 150 mm yr−1) than during the previous 30 to 40 years, the situation is not as severe as during the 1930s. It is likely, however, that the negative impacts of climate on the region’s field-crop production (yields often ≤ 50% of potential) are greater now than ever before because of more intensive agriculture, fewer pastures/wetlands/woodlots, and greater water demands by increasing population and industry. To mitigate the current negative weather effects, the region’s field-crop sector is adopting drip irrigation technologies (more efficient than the traditional overhead gun systems) which have been shown in recent trials to increase tomato yields by 50–80% over those not irrigated. In addition, combined drainage-surface runoff-irrigation technologies (’closed loop’ water management systems) are being developed which can increase corn and soybean yields by up to 90% and 50%, respectively, while simultaneously decreasing agrochemical and sediment degradation of the off-field environment. If the current climate trend persists, it may be necessary to develop new drought- and heat-resistant field crops as well as updated guidelines for nutrient and pest management.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».