Use, calibration and verification of agroecological models for boreal environments: A review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Past assessments report negative impacts of the climate crisis in boreal areas; but milder and shorter winters and elevated atmospheric CO 2 may provide opportunities for agricultural productivity potentially playing a significant role in future food security. Arable cropping systems are expanding in boreal areas, but the regional mainstay will likely continue to be livestock production. Agroecological models can when appropriately calibrated and evaluated, facilitate improved productivity while minimising environmental impacts by identifying system interactions, and quantifying greenhouse gas emissions, soil carbon stocks and fertiliser use. While models designed for temperate and tropical zones abound, few are developed specifically for boreal zones, and there is uncertainty around the performance of existing models in boreal areas. We reviewed model performance across boreal environments and management systems. We identified a dearth of modelling studies in boreal regions, with the publication of three or less papers per year since the year 2000, constituting a significant research gap. Models IFSM and BASGRA_N performed best in grassland production, DNDC best in predicting soil N 2 O and NH 3 emissions. No model outperformed all others, strengthening the case for ensemble modelling. Existing agroecological models would be worthy of further evaluation, providing model improvements designed for boreal systems.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».