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Enregistrement W2128924313

SIMULATION OF THE EFFECTS OF CLIMATE CHANGE ON FORAGE AND CATTLE PRODUCTION IN SASKATCHEWAN

2008· article· en· W2128924313 sur OpenAlexaboutno aff
Cheri Sykes

Notice bibliographique

RevueUniversity Library - University of Saskatchewan (University of Saskatchewan) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueHorticultural and Viticultural Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForageProduction (economics)Climate changeAgroforestryGeographyEnvironmental scienceAgronomyEconomicsBiologyEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple global climate models suggest that the Canadian Prairies will experience temperature increases due to climate warming.This could influence pasture and grazing production.Three climate scenarios CGCM2 A21, CSIROMk2 B11 and HadCM3 A21 were used to predict daily weather data to 2099 and incorporated into the GrassGro decision support tool to project pastoral production during 30-year increments, 2010 to 2099.Simulations were compared with the World Meterological Organization baseline years, 1961-1990 at two sites (Saskatoon and Melfort) and two soil textures (loam topsoil / loam subsoil and sandy-loam / sandyclay-loam).Two tame grasses [crested wheatgrass (CWG; Agropyron cristatum) and hybrid bromegrass (HBG; Bromus inermis x Bromus riparius) and a mixed native pasture (Festuca hallii; Elymus lanceolatus; Pascopyrum smithii; Nassella viridula) were studied at each location.Soil moisture was greater for loam/loam than sandy-loam/sandy-clay-loam resulting in more plant available moisture in all climate scenarios at both locations.However, plant available moisture alone was unable to explain changes in pasture dry matter (DM) production.The results projected from CGCM2 A21 were more favorable to plant and livestock production than those of CSIROMk2 B11 and HadCM3 A21.CGCM2 A21 simulated increases in mean DM production of HBG at both locations during spring each 30-yr period (P<0.05)but an overall decline (P<0.05) in mean average daily gain (ADG) of steers at Melfort, whereas at Saskatoon there was an increase in ADG (P<0.05).CWG decreased in DM

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,169 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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