Agricultural commodities and climate change
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Notice bibliographique
Résumé
The agricultural commodity market is sensitive to variations in weather and climate, which can disrupt supply and cause price fluctuations. Some of the key positive and negative impacts of climate change on agricultural commodities, using the examples of wheat and barley, are identified; of particular significance are temperature changes, water availability, and CO2 fertilization. Although they are not exempt from the negative impacts of climate change, higher latitude regions of production, including Canada and Russia, will benefit the most from climate change. The impacts on other important production regions, such as parts of Europe, the US, and Argentina, will be more mixed. Market stability in all regions will also be affected by changes in climate and weather extremes. To increase resilience to the effects of weather events and climate change on the agricultural commodity market, countries should diversify their sources of supply, encourage more countries to grow and export the relevant commodities, and support crop research and climate adaptation. Policy relevance Climate change will substantially affect future food security and the price of agricultural commodities. This study takes a broad approach to identify the key aspects of the agricultural commodities market that are vulnerable to climate change and suggests ways in which policy makers might improve its resilience.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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