Soil management considerations for water resiliency in a changing climate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Providing adequate water for crops is a key consideration for agricultural resiliency. Climate change is expected to exert substantial pressure on crop water supplies through increased rainfall variability and increased evaporative demand. The temporal and spatial variability of these climate change impacts, in combination with many feedbacks, at times operating at different scales, makes identifying specific, yet broadly applicable “one‐size‐fits‐all” soil management solutions challenging. Adaptations that work well in one location may represent a poor management choice in another. Considering the local combinations of climate, soils, and crop production systems is fundamental for identifying appropriate strategies. Nonetheless, some broadly applicable soil management pathways for increasing soil water availability can be identified: (i) maximizing rainfall capture, (ii) maximizing soil water storage capacity (intensity × volume), and (iii) suppressing unproductive evaporative water losses, particularly during intervals when leaf area of the primary crop is low. Selecting climate, soil, and production‐system‐appropriate tillage and surface cover management practices is among the most relevant considerations for improving soil water availability. Maintaining surface cover favors evaporation suppression and increased capture of precipitation. Tillage choices affect internal soil water storage through impacts on soil properties that influence storage intensity and by altering the volume of soil available for root growth, as well as through effects on surface cover. Promoted management practices aimed at improving soil water availability for increased agricultural resiliency must be practically feasible and cost‐effective in order to support their broad adoption, and such constraints should be an important consideration in their development.
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 | 0,000 | 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 ».