The environmental consequences of climate-driven agricultural frontiers
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Growing conditions for crops such as coffee and wine grapes are shifting to track climate change. Research on these crop responses has focused principally on impacts to food production impacts, but evidence is emerging that they may have serious environmental consequences as well. Recent research has documented potential environmental impacts of shifting cropping patterns, including impacts on water, wildlife, pollinator interaction, carbon storage and nature conservation, on national to global scales. Multiple crops will be moving in response to shifting climatic suitability, and the cumulative environmental effects of these multi-crop shifts at global scales is not known. Here we model for the first time multiple major global commodity crop suitability changes due to climate change, to estimate the impacts of new crop suitability on water, biodiversity and carbon storage. Areas that become newly suitable for one or more crops are Climate-driven Agricultural Frontiers. These frontiers cover an area equivalent to over 30% of the current agricultural land on the planet and have major potential impacts on biodiversity in tropical mountains, on water resources downstream and on carbon storage in high latitude lands. Frontier soils contain up to 177 Gt of C, which might be subject to release, which is the equivalent of over a century of current United States CO2 emissions. Watersheds serving over 1.8 billion people would be impacted by the cultivation of the climate-driven frontiers. Frontiers intersect 19 global biodiversity hotspots and the habitat of 20% of all global restricted range birds. Sound planning and management of climate-driven agricultural frontiers can therefore help reduce globally significant impacts on people, ecosystems and the climate system.
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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 découle