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Enregistrement W4321783187 · doi:10.1139/cjps-2022-0215

Historic climate change trends and impacts on crop yields in key agricultural areas of the prairie provinces in Canada: a literature review

2023· review· en· W4321783187 sur OpenAlexafffundvenueabout
E. Mapfumo, D. S. Chanasyk, Dick Puurveen, Shannon Elton, Sachin Acharya

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2023
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to elevated CO2
Établissements canadiensUniversity of AlbertaConcordia University of Edmonton
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPrecipitationClimate changeCroppingFrost (temperature)AgricultureGrowing seasonGeographyCropSnowAir temperatureGrowing degree-dayEnvironmental sciencePhysical geographyAgronomyEcologyForestryPhenologyBiologyMeteorologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this literature review was to compile research findings on climate change and its impacts on crop production in Prairie Provinces of Canada. Our search strategy included finding primary literature articles from various databases. Seven articles reported increases in average and minimum air temperature over time in the Prairie Provinces of Canada. Increases in maximum air temperature were smaller than that for minimum air temperature. Growing degree days and corn heat units also increased over time, which has allowed for potential expansion of corn growth northwards. While overall increases in average annual precipitation and growing season precipitation have occurred in Canada between 1900 and 2021, western Canada showed increases in some regions but decreases in others. Off-season precipitation and snow cover duration in Canada have decreased since 1950. The number of frost-free days has increased across Canada, on the Prairies and southern Saskatchewan since 1900. Annual snowfall has decreased since 1950 and across Canada the annual maximum snow depth has also decreased. Overall, studies focusing on the Prairie Provinces in Canada have shown accelerated changes in several climate parameters over time, affecting cropping areas and crop yields.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,748

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations25
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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