Variabilidad, tendencia y eventos extremos en los rendimientos agrícolas a nivel de partidos en la provincia de Buenos Aires
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Notice bibliographique
Résumé
Climate variability is the main determinant of fluctuations in the productive and economic results of agriculture. Extreme events are expected to occur with greater frequency and intensity in the future. In this scenario, the effects of climate variability on agricultural production are of special interest. This study analyzes the time series of yields at the county level of the main crops in the province of Buenos Aires, in the period 2000/01-2020/21. The trend and occurrence of extreme values ””of wheat, corn and soybean yields are identified. The frequencies of extreme values ””are related to the phases of the ENSO -El Niño-Southern Oscillation phenomenon, for each crop year. Yields show significant positive trends in 78%, 46% and 30% of the counties for wheat, corn and soybean, respectively. There is a significant relationship between the frequencies of extreme yield values ””and the ENSO phases, this relationship being more important in summer crops. In particular, there is a relative frequency of extremely low or very low yields of 38 and 41%, in second consecutive La Niña crop years, for corn and soybean, respectively. While the frequencies of extremely low or very low yields in neutral or El Niño crop years are between 0% - 3%. Regarding the economic value of production, the differences between obtained vs. expected values, accumulated in the period, are positive values of +3285 and +872 million USD in “El Niño” years for the north and south regions, respectively, and negative values of -3387 and -388 million USD, in “La Niña” years for both regions, respectively. The results provide evidence on the potential value of ENSO-based seasonal forecasts for agriculture. However, it is necessary to deepen the analysis of the effects of ENSO and other seasonal phenomena on yields. It is also necessary more information about the attitudes of the farmers in the Pampas and the different management practices that can be adjusted based on these forecasts.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle