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Enregistrement W4385348975 · doi:10.3390/agriculture13081508

An Overview of Climate Change Impacts on Agriculture and Their Mitigation Strategies

2023· article· en· W4385348975 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAgriculture · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Growth Enhancement Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeAgricultureEnvironmental scienceFood securityBiocharAbiotic componentNatural resource economicsAgroecosystemClimate change mitigationSustainable agricultureAgroforestryEnvironmental resource managementEcologyEngineeringBiologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, the adverse effect of climate change on soil properties in the agricultural sector has become a dreadful reality worldwide. Climate change-induced abiotic stresses such as salinity, drought and temperature fluctuations are devastating crops’ physiological responses, productivity and overall yield, which is ultimately posing a serious threat to global food security and agroecosystems. The applications of chemical fertilizers and pesticides contribute towards further deterioration and rapid changes in climate. Therefore, more careful, eco-friendly and sustainable strategies are required to mitigate the impact of climate-induced damage on the agricultural sector. This paper reviews the recently reported damaging impacts of abiotic stresses on various crops, along with two emerging mitigation strategies, biochar and biostimulants, in light of recent studies focusing on combating the worsening impact of the deteriorated environment and climate change on crops’ physiological responses, yields, soil properties and environment. Here, we highlighted the impact of climate change on agriculture and soil properties along with recently emerging mitigation strategies applying biochar and biostimulants, with an aim to protecting the soil, agriculture and environment.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,226 · 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