Unrealized Potential: A Review of Perceptions and Use of Weather and Climate Information in Agricultural Decision Making
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article reviews research on agricultural decision makers’ use and perceptions of weather and climate information and decision support tools (DSTs) conducted in the United States, Australia, and Canada over the past 30 years. Forty–seven relevant articles, with locations as diverse as Australian rangelands and the southeastern United States, ranging in focus from corn to cattle, were identified. NVivo 9 software was used to code research methods, type of climate information explored, barriers to broader use of weather information, common themes, and conclusions from each article. Themes in this literature include the role of trusted agricultural advisors in the use of weather information, farmers’ management of weather risks, and potential agricultural adaptations that could increase resilience to weather and climate variability. While use of weather and climate information and DSTs for agriculture has increased in developed countries, these resources are still underutilized. Reasons for low use and reduced usefulness highlighted in this literature are perceptions of low forecast accuracy; forecasts presented out of context, reducing farmers’ ability to apply them; short forecast lead times; inflexible management and operations that limit the adaptability of a farm; and greater concern with nonweather risks (such as regulation or market fluctuation). The authors’ main recommendation from reviewing this literature is that interdisciplinary and participatory processes involving farmers and advisors have the potential to improve use of weather and climate DSTs. The authors highlight important gaps revealed by this review, and suggest ways to improve future research on these topics.
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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 | 0,016 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».