Climate Change Impacts on Viticulture in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Canada's viticultural growing climates are changing and redefining the potential of the Canadian wine industry. Growing seasons are evolving, as observed through the changing trends of important variables, such as near-surface temperature and seasonal precipitation. Using open access NEX-GDDP-CMIP6 data available in Google Earth Engine, this research investigated the trend evolution of key viticultural variables, near-surface temperature (minimum, average, maximum) and seasonal precipitation, across various temporal timespans within the primary Canadian wine-producing provinces of Ontario, British Columbia, Quebec and Nova Scotia between 1994-2100. In addition, two shared socioeconomic pathways (SSPs), SSP245 and SSP585, were used to help build an understanding of how the key viticultural variables of interest may change in the near-term (2015-2050) and the long-term (2051-2100). Statistically significant near-surface temperature increases were demonstrated across all wine-growing provinces alongside seasonal precipitation increases over the growing season. Temperature increases can have an impact on the quality of wine produced as well as the type of grape variety used, which could be beneficial to Canadian wine producers. The Canadian wine industry is typically dominated by grape varieties reflective of cooler growing climates. Increasing temperatures, especially over the growing season, may allow for the utilization of grape varieties found in other wine-growing areas with warmer climates, like southern Europe. However, the increasing frequency of extreme events, like rainstorms, droughts, and heat waves, will present barriers to the potential growth of the Canadian wine industry.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».