An analysis of observed and predicted extreme heat and precipitation trends across four pulse producing regions in North America: North Dakota, Montana, Saskatchewan, and Northeastern United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The consumption of plant-based proteins in lieu of animal proteins is the most important dietary shift that would be needed to keep the world under 2 °C of warming, and this shift would require a dramatic increase in the percentage of cropland devoted to nuts and pulses (Peters et al 2016 Elementa 4 000116). As the demand for plant-based proteins, like pulse crops, continues to grow, it is critical to understand the impact of climate change on crop production. In this paper, we study two climate-related stressors for pulse production in North America: extreme heat and excess moisture during harvest. Pulses must be dried on the plant before harvest, requiring a 7 day dry spell before harvest or the use of Roundup (glyphosate) to kill the plants quickly. However, little is known about the changes in frequency of hot extremes or dry spells during harvest in pulse-growing regions. We analyze climate trends using the Unprecedented Simulated Extreme Ensemble method with historical data, and we compare results to the average future change in the ssp370 scenario, which is a medium-high climate change scenario of 40 models of the the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP6) in four pulse growing regions across North America: Montana, North Dakota, Saskatchewan, and the Northeast USA. We find that temperature extremes have increased in all regions, with extreme events 3–4 times more likely today than in 1981, increasing the risk of crop loss. August and September rainfall during the harvest months has been decreasing in the Midwestern regions and it is projected to continue to decrease in the future; however, the likelihood of a wet August in the Northeast has nearly doubled. Even with this drying trend, farmers cannot assume that they will have a 7 day consecutive dry spell that would enable natural drying of pulses without synthetic drying agents like glyphosate. Future expansion of pulse production should incorporate adaptation measures to manage extreme heat and the potential for rain events during harvest.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».