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Enregistrement W4406346804 · doi:10.54254/2755-2721/2025.20298

Global Insights, Local Applications: Irrigation Technologies and Agricultural Drought Mitigation in the Canadian Prairies

2025· article· en· W4406346804 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueApplied and Computational Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueIrrigation Practices and Water Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater scarcityAgricultureIrrigationWater conservationFood securityWater securityWater resourcesEnvironmental scienceFarm waterWater resource managementIrrigation statisticsBusinessAgroforestryGeographyAgronomyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian Prairies face significant water scarcity challenges despite the country's abundant freshwater resources. This scarcity, driven by limited water availability and increasing agricultural demands, makes the region vulnerable to drought. As a major agricultural hub, droughts have led to economic losses and reduced crop productivity. This scoping review examines global drought response measures, focusing on irrigation technologies adaptable for Western Canada. Case studies from Australia, China, and the United States highlight advances in water use efficiency and irrigation technologies, including drip and subsurface drip irrigation (SDI), center-pivot irrigation (CPI), and drought-resistant crop varieties. Examples include Australia's prioritization of essential crops and improved irrigation infrastructure, China's adoption of water-saving rice varieties, and California's use of SDI for water conservation. Adopting these established irrigation techniques could enhance water use efficiency, support food security, and contribute to sustainable water management in the Canadian Prairies. This review underscores the value of integrating global practices to strengthen agricultural resilience in the region.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,180 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
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