Prospects of Forage Production in Northern Regions under Climate and Land-Use Changes: A Case-Study of a Dairy Farm in Newfoundland, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Forage production in northern latitudes is challenging and uncertain in the future. In this case-study, the integrated farm system model (IFSM) was used to assess the impact of climate change and cropland expansion scenarios on forage production in a dairy farm in Newfoundland, Canada. Climatic projections indicated increases in temperature in the recent past (1990–2016) and under any future climate (2020–2079), thus enhancing agronomic performance. Temperature increases ranged from 2.8 °C to 5.4 °C in winter and from 3.2 °C to 6.4 °C in spring. Small precipitation increases (<10%) create narrower time windows to perform farm operations in the already stringent condition of excess moisture in the region. Results of land use scenarios including expansions of 20, 30, and 40% in cropland area, out of which 5% was dedicated to corn silage and the remainder to grass-legume mixtures, indicated increased yield and total production. Improvements in grass-legume yield ranged from 8% to 52%. The full range of production increases ranged from 11% to 105%. Increments in corn silage yield ranged from 28% to 69%. Total farm corn silage production increases ranged from 29% to 77%. An attainable cropland expansion of 20% would enable the farm to become self-sufficient in forage production under any climate scenario.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».