Climate conditions in the near-term, mid-term and distant future for growing soybeans in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The soybean industry in Canada aimed to extensively expand soybean production to benefit from new early-maturing varieties and the warming climate. However, setbacks in the soybean industry since 2017 demonstrated the impacts of climate risk and global market uncertainty. Therefore, a better understanding of future climate conditions that will impact soybean growth in Canada is needed for decision-making in the sector, such as prioritizing regions for expansion and developing climate change adaptation strategies through either agronomic management practices or breeding new cultivars. Based on climate projections from a set of global climate models, we analyzed climate conditions for growing soybeans, including growing season start, crop heat units, precipitation, precipitation deficits and climate extremes, in the near-term (2030s), the mid-term (2050s) and the distant future (2070s). We found that a future warmer climate with an increase of 1.6, 2.8 and 4.1 °C in the growing season (May–September) mean temperature averaged over Canada’s land area in the near-term, mid-term and distant future under SSP3-7.0 would favour the expansion of soybean production further north and west. However, an increase of approximately 200 mm in precipitation deficits on the semiarid Canadian Prairies in the mid-term would constrain soybean production unless irrigation could be introduced. Heat- and drought-tolerant cultivars should be developed to adapt soybean production to a changing climate, in addition to the adoption of late-maturing cultivars that would benefit from the lengthened growing season and increased crop heat units.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».