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Enregistrement W4403818660 · doi:10.1016/j.sftr.2024.100354

Simulating the impact of climate change on energy consumption and yield in Canadian greenhouse horticulture

2024· article· en· W4403818660 sur OpenAlexafffundabout
Marie-Pier Trépanier, Paul A. Schwarz, Louis Gosselin

Notice bibliographique

RevueSustainable Futures · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGreenhouse Technology and Climate Control
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de recherche du QuébecFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Mots-clésGreenhouseYield (engineering)Climate changeConsumption (sociology)Energy consumptionEnvironmental scienceHorticultureGreenhouse gasAgricultural engineeringAgricultural economicsAgroforestryAgronomyEconomicsEngineeringBiologyPhysicsEcologySocial scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Energy use in greenhouses declines by 11 % in Canada by 2080 due to climate change. • By 2080, the increase in canopy temperatures could reduce crop yield by 17 %. • Cooling units restore yield, but at the expense of a higher energy use. • Modifications to energy use and yield are highly dependent on the location. • Changes to greenhouse design and operation are required to face climate change. Greenhouse horticulture is a very energy-intensive industry in cold regions such as Canada due to heating and lighting needs. It is still largely unknown how climate change will impact the energy profile and productivity of this vital industry. In this work, a greenhouse producing tomatoes has been simulated in eight Canadian cities under current and 2080 climates based on climatic trajectory RCP8.5, in order to determine how the energy consumption and tomato yield would be affected. Results show that, on average, energy consumption decreases by 11 % due to a reduction of the heating needs, whereas yield decreases by 17 % due to a higher canopy temperature. The use of light-emitting diodes (LED) resulted in a lower energy consumption than that of high-pressure sodium (HPS) lighting in both current and future weather conditions. This work suggests that the greenhouse industry is likely to require some adaptations to climate change and that reaching a balance between energy consumption and productivity will be a challenge. As an example, the addition of a mechanical cooling and dehumidification system was simulated and allowed to increase the yield compared to the current situation, even in the 2080 climate change scenario, at the expense of higher energy consumption. However, a more in-depth analysis is required to identify the best adaptative strategies for mitigating the impacts of climate change on greenhouse production.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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