Application of a 1 km2 resolution model for climate change effects upon Benin and Nigeria vegetable agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Climate change and food security are complex global issues that require multidisciplinary approaches to resolve. A nexus exists between both issues, especially in developing countries, but little prior research has successfully bridged the divide. Existing resolutions to climate change and food security are expensive and resource demanding. Climate modelling is at the forefront of climate change literature and development planning, whereas agronomy research is leading food security plans. The Benin Republic and Nigeria have grown and developed in recent years but may not have all the tools required to implement and sustain long-term food security in the face of climate change. The objective of this paper is to describe the development and outputs of a new model that bridges climate change and food security. Data from the Intergovernmental Panel on Climate Change’s 5th Regional Assessment (IPCC AR5) were combined with a biodiversity database to develop the model to derive these outputs. The model was used to demonstrate what potential impacts climate change will have on the regional food security by incorporating agronomic data from four local underutilized indigenous vegetables (Amaranthus cruentus L., Solanum macrocarpon L., Telfairia occidentalis Hook f., and Ocimum gratissimum L.). The model shows that, by 2099, there is significant uncertainty within the optimal recommendations that originated from the MicroVeg project. This suggests that MicroVeg will not have long-term success for food security unless additional options (e.g., new field trials, shifts in vegetable grown) are considered, creating the need for need for more dissemination tools.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».