Role of sea surface temperature variability on the risk of Canadian wheat, barley, and oat yields
Notice bibliographique
Résumé
Surface air temperature (SAT) and precipitation in Prairie (Western) and Maritime (Eastern) Canada are influenced by the El Niño Southern Oscillation (ENSO) and Atlantic Multidecadal Oscillation (AMO), respectively. However effects of ENSO and AMO on major crop yield in Canada is yet to be understood. Here we investigate the longest record (1908–2017) of wheat, barley, and oat yield as well as its associated risk with summer (May-September) ENSO and AMO interannual and multidecadal variability in Prairie and Maritime, respectively. We used generalized linear models with autocorrelative residuals to assess region- and crop-specific associations between ENSO, AMO, surface air temperatures, and precipitation on crop yield. After adjusting for covariates our models show that a positive phase of the AMO (in comparison to negative phase) significantly reduces the risk of Maritime crop yields by ~3–12%, with both extreme heat and wet precipitation found to be significant risk factors for reducing yields. Summer El Niño or La Niña was found to have a small, insignificant effect on yield in the Prairie region, with no effects found on crops in Maritimes. Therefore, analysis of Atlantic oceanic variability can offer insight into major crop yield variability in Maritime Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».