Great Plains Precipitation Gradient Changes with Latitude
Notice bibliographique
Résumé
Change in annual precipitation across the U.S. Great Plains. Annual precipitation varies greatly from east to west across the semi-arid U.S. Great Plains where precipitation is the primary factor affecting yield. Dryland farmers would have a better means of understanding the applicability of cropping systems research done in one part of the Great Plains to their specific location if they were aware of the rate of change of precipitation with east–west direction at their latitude. In an article recently published in Agricultural & Environmental Letters, David Nielsen presents the quadratic relationship between latitude and the east–west rate of change in precipitation for the U.S. Great Plains. That rate of change is nearly constant (8.5 km for a 10 mm change or 13 miles for an inch change in annual precipitation) between 31oN and 38oN. Further north, however, the east–west gradient increases curvilinearly, reaching a maximum of 42 km for a 10 mm change or 66 miles for an inch change at 49oN on the U.S.−Canada border. The quadratic relationship serves as a decision support aid to help farmers determine the applicability of research results that may have been acquired many miles east or west of their locations with significantly different annual precipitation. Adapted from Nielsen, D.C. 2018. Influence of latitude on the US Great Plains east–west precipitation gradient. Agric. Environ. Lett. 3:170040. View the open access article online at https://doi.org/10.2134/ael2017.11.0040
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».