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Enregistrement W4297460648 · doi:10.1098/rspb.2022.1542

Matches and mismatches between the global distribution of major food crops and climate suitability

2022· article· en· W4297460648 sur OpenAlexafffund
Lucie Mahaut, Samuel Pironon, Jean‐Yves Barnagaud, François Bretagnolle, Colin K. Khoury, Zia Mehrabi, Rubén Milla, Charlotte Phillips, Loren H. Rieseberg, Cyrille Violle, Delphine Renard

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueClimate change impacts on agriculture
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBentham-Moxon TrustU.S. Department of AgricultureAgence Nationale de la RechercheNational Institute of Food and AgricultureGenome British ColumbiaMinisterio de Economía y CompetitividadGenome Canada
Mots-clésClimate changeDistribution (mathematics)DomesticationCropRange (aeronautics)AgricultureAdaptation (eye)GeographyAgricultural productivityClimate modelEcologyEnvironmental scienceAgroforestryBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the course of history, humans have moved crops from their regions of origin to new locations across the world. The social, cultural and economic drivers of these movements have generated differences not only between current distributions of crops and their climatic origins, but also between crop distributions and climate suitability for their production. Although these mismatches are particularly important to inform agricultural strategies on climate change adaptation, they have, to date, not been quantified consistently at the global level. Here, we show that the relationships between the distributions of 12 major food crops and climate suitability for their yields display strong variation globally. After investigating the role of biophysical, socio-economic and historical factors, we report that high-income world regions display a better match between crop distribution and climate suitability. In addition, although crops are farmed predominantly in the same climatic range as their wild progenitors, climate suitability is not necessarily higher there, a pattern that reflects the legacy of domestication history on current crop distribution. Our results reveal how far the global distribution of major crops diverges from their climatic optima and call for greater consideration of the multiple dimensions of the crop socio-ecological niche in climate change adaptive strategies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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