Notice bibliographique
Résumé
Extreme weather events have taken a substantial toll on human livelihoods and lives around the globe, and have often detrimentally affected food production and security.In 2005, persistent droughts in several African countries severely limited food supplies, flooding in Bangladesh routinely disrupted agriculture, heat spells in Australia caused crop and livestock losses, and North American hurricanes such as Katrina led to significant crop losses and blocked grain transportation systems.With climate change, the expectation is that temperatures will rise, moisture conditions will change, and many extreme climate events will become more common.Given the effects of recent extreme weather, questions arise about the capacity of agri-food systems to handle changed climate and weather in the future.Such capacity may be found in individuals and families, local communities, regional authorities, business and corporations, and/or national governments.All have a part to play in preparing for challenges -both risks and opportunities -from future climatic and weather conditions.In Canada, indications are that climate change is already having an effect on farming, thereby increasing the need for research and programs to assist adaptive decision making.Several groups in the Canadian agri-food sector seek relevant and timely information.One is industry-related, including producers and agribusiness interests who view climate and weather risks as one of several factors to be considered in operating strategies affecting farm production practices and financial management.Another is made up of policy makers charged with the task of developing programs and legislation that can enhance the agri-food sector's ability to manage climate risks and take advantage of opportunities.A third group is the research community, which seeks to improve the understanding of the implications of climate change for the agri-food sector and to provide a sound basis for making decisions about adaptive strategies.To date, information about climate change impacts and adaptation has for the most part been fragmented, in terms of both the issues focused on
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,658 | 0,461 |
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 ».