Climate Change and Agriculture: Causes,Impacts and Interventation
Notice bibliographique
Résumé
Natural change in climate is slow and takes millions of years; and it is known to have made our planet hospitable to live. The climate change is not limited to one country or a continent. It is occurring across the globe as evident from droughts in Texas and flooding along the Missouri River in the United States and along the Red River in Canada. Climate change drives many stressors and interacts with many non-climatic stressors which make it difficult to forecast outcomes in any general way other than existing threats to agriculture. Agroforestry increases a high level of diversity within agricultural lands which supports numerous ecological and production services that bring resilience to the impact of climate change mitigation and adaptation. Climate change risk management is difficult in annual cropping systems due to increasing uncertainty of inter-annual variability in rainfall and temperature. Mixing of woody trees with crops, forage and livestock operations provides greater resilience to the inter-annual variability through crop diversification and increased resource use efficiency. Deep rooted trees allow better access to nutrients and water during droughts and when appropriately integrated into annual cropping systems and extract from different resource pools that would otherwise be lost from systems. Agroforestry increases soil porosity, reduces runoff and increases soil cover, which improve water infiltration and reduces moisture stress in low rainfall years. During periods of excessive soil moisture, tree based systems keep soils aerated by pumping out excess water and offer an economic return. The book contains 36 chapters mainly on agroforestry practices found in India and its role in climate change mitigation and adaptation.
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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 ».