Peer Review #4 of "Interannual and spatial variability of maple syrup yield as related to climatic factors (v0.1)"
Notice bibliographique
Résumé
Interannual and spatial variability of maple syrup yield as related to climatic factorsSugar maple syrup production is an important economic activity for eastern Canada and the northeastern United States.Since annual variations in syrup yield have been related to climate, there are concerns about the impacts of climatic change on the industry in the upcoming decades.Although the temporal variability of syrup yield has been studied for specific sites on different time scales or for large regions, a model capable of accounting for both temporal and regional differences in yield is still lacking.In the present study, we studied the factors responsible for interregional and interannual variability in maple syrup yield over the 2001-2012 period, by combining the data from 8 Quebec regions ( Canada ) and 10 U.S. states.The resulting model explained 44.5% of the variability in yield.It includes the effect of climatic conditions that precede the sapflow season (variables from the previous growing season and winter), the effect of climatic conditions during the current sapflow season, and terms accounting for intercountry and temporal variability.Optimal conditions for maple syrup production appear to be spatially restricted by less favourable climate conditions occurring during the growing season in the north, and in the south, by the warmer winter and earlier spring conditions.This suggests that climate change may favor maple syrup production northwards, while southern regions are more likely to be negatively affected by adverse spring conditions.
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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 | 0,008 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,440 | 0,263 |
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 ».