A Climate Change Impact Assessment (CCIA) of Key Indicators and Critical Thresholds for Viticulture and Oenology in the Fraser Valley, British Columbia, Canada
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Grape growth and wine production are both closely connected with weather and climate, making anthropogenic climate change a source of great uncertainty for the grape and wine industries. To assess the impacts of climate change on viticulture and oenology in the Fraser Valley, British Columbia, Canada, where no such assessment has been published to this date, a series of key indicators and critical thresholds were selected based on their relevance to the local climatology. Trends among these indicators and thresholds were calculated over a historic period (1970-2019) and projected over the 21 st century for one intermediate-emissions and one high-emissions climate change scenario. Historic trends were assessed using Environment and Climate Change Canada weather station data from Abbotsford, British Columbia. Two statistical downscaling methods were evaluated based on their ability to reproduce observed conditions in the Fraser Valley and the most effective method was used to create projections of local, daily climate change scenarios. During the historic period, temperatures increased significantly, while precipitation and moisture variables displayed insignificant trends, reflecting the trends observed across other wine regions in Canada and the Northwestern United States. Throughout the 21 st century, warming is expected to continue while precipitation decreases modestly. Extreme heat is projected to become far more frequent, while extreme cold and potential frost days become rare. In the short term, modifications to vineyard and winery operations may be sufficient adaptation strategies. Over the long term, new grape varieties will most likely need to be planted in existing vineyards and suitability for cool-climate varieties may shift northward in direction or upward in elevation.
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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