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Enregistrement W4386055092 · doi:10.1139/cjas-2023-0040

Trends in the risk of heat stress to Canadian dairy cattle in a changing climate

2023· article· en· W4386055092 sur OpenAlexafffundvenueabout
Andrew VanderZaag, Etienne Le Riche, Budong Qian, Ward Smith, Hambaliou Baldé, V. Ouellet, Édith Charbonneau, Tom Wright, R.B. Gordon

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEffects of Environmental Stressors on Livestock
Établissements canadiensUniversity of WindsorMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsUniversité LavalAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaDairy Farmers of Canada
Mots-clésHeat indexHeat stressClimate changeEnvironmental scienceDairy cattleGlobal warmingHerdGeographyClimatologyHumidityDuration (music)Animal scienceMeteorologyEcologyForestryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada's climate is warming faster than the global average, but the warming is unevenly distributed. This study analyzes historical and future climate change in dairy-producing regions across Canada to better understand how Canada's dairy cows are affected. Historical changes (i.e., 1960–2019) were assessed using temperature and humidity data from 29 weather stations across the country. The temperature–humidity index (THI) was used as an indicator of dairy cattle at risk of heat stress, and three THI metrics evaluated the frequency, severity, and duration of potential heat stress. Future scenarios were investigated using five global climate models to project daily THI under three Shared Socioeconomic Pathways (SSPs). Projections were grouped into three time periods (2020–2049, 2040–2069, and 2060–2089). Historical climate trends show an increase in temperature, humidity, and THI exceedance in most west coast and eastern Canada locations, affecting 84% of the national dairy herd. Future scenarios project that 90% of the national herd will experience a large increase in the frequency, severity, and duration of THI exceedance under all but the most optimistic SSP. These findings highlight the need for Canadian dairy farmers to consider heat-stress adaptation strategies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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