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Enregistrement W2760895045 · doi:10.1038/s41598-017-13165-x

Future soil moisture and temperature extremes imply expanding suitability for rainfed agriculture in temperate drylands

2017· article· en· W2760895045 sur OpenAlexaff
John B. Bradford, Daniel R. Schlaepfer, William K. Lauenroth, Charles B. Yackulic, Michael C. Duniway, Sonia A. Hall, Gensuo Jia, Khishigbayar Jamiyansharav, Seth M. Munson, Scott D. Wilson, Britta Tietjen

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Moisture and Remote Sensing
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyUniversity of WyomingNational Center for Atmospheric Research
Mots-clésTemperate climateRainfed agricultureEnvironmental scienceAgricultureClimate changeSoil waterAgroforestryDryland farmingWater contentEcologySoil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The distribution of rainfed agriculture, which accounts for approximately ¾ of global croplands, is expected to respond to climate change and human population growth and these responses may be especially pronounced in water limited areas. Because the environmental conditions that support rainfed agriculture are determined by climate, weather, and soil conditions that affect overall and transient water availability, predicting this response has proven difficult, especially in temperate regions that support much of the world’s agriculture. Here, we show that suitability to support rainfed agriculture in temperate dryland climates can be effectively represented by just two daily environmental variables: moist soils with warm conditions increase suitability while extreme high temperatures decrease suitability. 21st century projections based on daily ecohydrological modeling of downscaled climate forecasts indicate overall increases in the area suitable for rainfed agriculture in temperate dryland regions, especially at high latitudes. The regional exception to this trend was Europe, where suitability in temperate dryland portions will decline substantially. These results clarify how rising temperatures interact with other key drivers of moisture availability to determine the sustainability of rainfed agriculture and help policymakers, resource managers, and the agriculture industry anticipate shifts in areas suitable for rainfed cultivation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations57
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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