Perennial forages in cold‐humid areas: Adaptation and resilience‐building strategies toward climate change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the continental cold and humid areas of northeastern North America, climate change by mid‐century may increase the yield potential of perennial forage species as a result of increased temperature and atmospheric CO 2 concentration, and a longer growing season compared to the 1990−2000 period. More winter thaws and less snow cover along with more summer drought events, however, may reduce winter survival and summer regrowth, thus potentially reducing the persistence of perennial forages over time. Based on nearly two decades of research on the effects of climate change on forages in cold and humid areas of northeastern North America, through field experiments and modeling, we summarize in this review the expected effects of climate change on forage production in terms of yield, nutritive value, and winter survival. We also propose a set of 12 adaptation and resilience‐building strategies for forage systems that can be implemented at the field and farm levels. Research priorities for the future, including the improvement of species, forage management practices, and modeling tools, are also identified. Implementing strategies to alleviate or take advantage of the effects of a changing climate may improve productivity and resilience of well‐adapted forage systems in cold and humid areas.
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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 | 0,000 |
| 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 ».