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Enregistrement W4376140434 · doi:10.5539/jas.v15n6p56

Irrigated Agriculture as an Adaptation Strategy Against Climate Change: A Review

2023· review· en· W4376140434 sur OpenAlexvenueno aff
Froylan Rosales-Martínez, Lorena Casanova-Pérez, Carolina Flota-Bañuelos, Silvia Fraire-Cordero, Verónica Rosales-Martínez

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2023
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueClimate change impacts on agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeAgricultureSustainabilityAgroecologyAgricultural productivityEnvironmental scienceContext (archaeology)Natural resource economicsProductivityFood securityEnvironmental resource managementAgroforestryGeographyEcologyEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agriculture evolved to increase crop productivity and diminish plague effects. As a negative outcome of the human footprint by agriculture and industrialization, overall economic practices have led to substantial alterations in the environment (i.e., greenhouse gas production, elevated atmospheric temperature, more extreme climatic events), collectively known as climate change. The fast-changing environment due to climate change is most common in the tropics, the impacts of this phenomenon are perceived in different regions of the world, where most agricultural activity occurs. These facts reinforce the requirement for diminishing climate change producing activities and implementation of adaptive practices for long-term agricultural productivity and sustainability. Albeit may sound counter-intuitive, agroecological systems and traditional knowledge may provide alternatives to mitigate climate change effects in the context of agriculture. This review comprehensively describes the development of irrigated agriculture, major effects of climate change on irrigation, and further explores alternative practices stemming from agroecological systems or traditional knowledge, which could improve agricultural productivity and sustainability. Among some strategies, it is proposed to establish climate risk planning, agricultural producers must modify the application of their inputs to adjust to the new water and thermal requirements; implement conservation techniques to reduce the loss of soil moisture and thus ensure the development of crops in a drier and warmer environment as indicated by climate change projections. Likewise, the implementation of varieties tolerant to water stress is one more adaptation action that would allow continuing cultivating in lower regions, where the largest irrigated area is concentrated and which would receive the greatest impact from an increase in temperature. In this way, it will be necessary to implement new approaches, technologies and policies to learn from the past, following the new climate scenarios, conserving and making rational use of natural resources.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,173 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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