Effects of Seasonal Climate Variability and the Use of Climate Forecasts on Wheat Supply in the United States, Australia, and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Better understanding and forecasting of climate variability may impact global agricultural markets. Wheat (Triticum aestivum L.), a major food grain, may be significantly affected. The objective of this study is to determine how seasonal climate variability and wheat producers' responses to seasonal climate forecasts may affect wheat supplies in the USA, Canada, and Australia. Crop models are used to simulate yields at 31 sites under a wide range of climate conditions, management strategies, and with and without El Niño-Southern Oscillation (ENSO)-based climate forecast information. Yields and planted hectarage estimates are used to obtain estimates of each country's wheat supply with and without the use of forecasts by wheat producers. Four wheat supply curves are developed: U.S. spring and winter wheat, Australia Standard White spring wheat, and Canadian spring wheat. Results show long-run estimates of average production are within 10% of historical average production for three of the four national supply wheat curves. Results show the use of the forecasts will generate an increase in expected supply for all countries. Further work is necessary to determine the impacts on producers and consumers as a result of the use of climate forecasts.
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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 ».