Notice bibliographique
Résumé
Climate is integral to the concept of terroir. With anthropogenic climate change, the terroir of the world’s winegrowing regions is changing, and will continue to change for decades or centuries. The clearest signal of this shift comes from the earlier harvests of winegrapes over the last several decades with harvests 2–3 weeks earlier in France and other regions. These earlier harvests have reshaped the climatic profile under which berries ripen, leading to wines with higher alcohol and shifted phenolic and aromatic attributes. But these shifts also hint at a major way to adapt viticulture to climate change—through matching variety phenology to the current and future climates of established winegrowing regions. Here I show how variety phenology—the timing of major growth and reproductive events including budburst, flowering, veraison and harvest—is a critical component of terroir and one that is becoming increasingly mismatched due to climate change. I outline how growers and researchers alike can leverage current and new data to help develop a framework to shift varieties with climate change, and discuss how this could help build a more dynamic definition of terroir—one that embraces the challenges, and potential opportunities, of the Anthropocene.
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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 | 0,017 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».