Regional modeling of climate change impacts on smallholder agriculture and ecosystems in Central America
Notice bibliographique
Résumé
Climate change will have serious repercussions for agriculture, ecosystems, and farmer livelihoods in Central America. Smallholder farmers are particularly vulnerable due to their reliance on agriculture and ecosystem services for their livelihoods. There is an urgent need to develop national and local adaptation responses to reduce these impacts, yet evidence from historical climate change is fragmentary. Modeling efforts help bridge this gap. Here, we review the past decade of research on agricultural and ecological climate change impact models for Central America. The results of this review provide insights into the expected impacts of climate change and suggest policy actions that can help minimize these impacts. Modeling indicates future climate-driven changes, often declines, in suitability for Central American crops. Declines in suitability for coffee, a central crop in the regional economy, are noteworthy. Ecosystem models suggest that climate-driven changes are likely at low- and high-elevation montane forest transitions. Modeling of vulnerability suggests that smallholders in many parts of the region have one or more vulnerability factors that put them at risk. Initial adaptation policies can be guided by these existing modeling results. At the same time, improved modeling is being developed that will allow policy action specifically targeted to vulnerable groups, crops, and locations. We suggest that more robust modeling of ecological responses to climate change, improved representation of the region in climate models, and simulation of climate influences on crop yields and diseases (especially coffee leaf rust) are key priorities for future research.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».