Projecting annual air temperature changes to 2025 and beyond: implications for vegetable production worldwide
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Data sets were accumulated of annual average maximum, minimum and mean air temperature from a range of sites worldwide, specifically from non-urban locations such as agricultural research institutes, universities and other rural or island locations for the period 1975–2011 or longer where data were available. The data sets were then analysed using linear regression to determine the rate and direction of change in temperature over the reference periods. This analysis was performed to provide vegetable scientists with likely future temperature change scenarios up to 2025 and 2050 (on the assumption that recent trends are maintained) so that breeding, agronomic and other related research programmes may better respond to potential challenges from abiotic and biotic stresses to vegetable production. Substantial variation was evident between sites and between time runs at specific sites. At some locations rapid increases in air temperature are projected, such as for sites in East Asia, but at other locations little change is evident; in rare cases, local cooling is shown. The implications of variability and change in air temperature in the context of constraints to vegetable production and the opportunities to exploit the range of genetic diversity available in climatically uncertain environments are discussed. It is believed that modern agricultural science can address successfully the problems raised by climate uncertainty, yet the lack of sufficient, immediate investment in horticultural disciplines worldwide places the world at severe risk of failing to attain effective food and nutritional security.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».