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Enregistrement W4412123990 · doi:10.13031/aim.202500367

Simulating Climate Change Impacts and Management Strategies on Crop Yield and Soil Organic Carbon Dynamics in Eastern Canada

2025· article· en· W4412123990 sur OpenAlexaboutno aff
Ruth C Sitienei, Zhiming Qi, Brian Grant, Andrew VanderZaag, Guillaume Jégo, Martin H. Chantigny, Marie-Élise Samson, Budong Qian, Ward Smith

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueClimate change impacts on agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityResilience (materials science)Climate changeTerm (time)Environmental sciencePsychological resilienceEnvironmental resource managementEnvironmental planningAgroforestryNatural resource economicsAgricultural engineeringEngineeringEconomicsGeologyEcologyMaterials scienceOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Highlights Warmer climate and enhanced CO2 levels are projected to generally increase crop yields and SOC levels in Eastern Canada. Average crop yields and SOC significantly increased under all future climate scenarios compared to the baseline. Managing the impacts of climate change on crop growth and SOC ensures long-term sustainability of the agriculture sector. Abstract. The agricultural sector in Eastern Canada is facing growing challenges from climate change, with regional warming occurring at twice the global average, necessitating the development of effective adaptation strategies. This study aimed to assess changes in crop growth and soil organic carbon (SOC) under current and projected future climate, exploring the potential implications of climate change on diverse crop rotations combined with long-term application of different manure and tillage types. The Denitrification-Decomposition (DNDC) model was calibrated and validated against historical data to simulate crop yields and SOC and was then used to project the impacts of climate change on these cropping systems from 1981 to 2100 with reporting for three future periods: Near-term (2030s), mid-term (2050s), and distant future (2070s). Simulations were conducted under three Shared Socio-economic Pathways (SSPs) scenarios (SSP 1-2.6, SSP 3-7.0 and SSP 5-8.5) from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) for Eastern Canada. Three cropping systems were considered including cereal monoculture, cereal-perennial legume hay rotation (1989-2010) on a silty clay soil near Normandin, Quebec and an annual crop rotation (wheat-corn-soybean) from 2009-2016 on a sandy loam soil near St-Augustin-de-Desmaures, Quebec. The DNDC model demonstrated satisfactory performance in simulating yields at the experimental sites for annual crops, legume hay, and SOC stock. Compared to the 2000-2029 baseline scenarios, the average yields and SOC significantly increased under all future climate scenarios at Normandin due to a longer growing season, and the beneficial effects of elevated atmospheric CO2. However, SOC showed minimal change, as increased carbon inputs from crop residues were offset by higher SOC mineralization rates under elevated temperatures. In contrast, diversified rotations, such as barley-hay and corn-soybean-wheat, demonstrated further yield increases and SOC gains. These improvements were linked to reduced crop nutrient stress and enhanced soil water-holding capacity associated with higher simulated SOC levels. As expected, increasing the proportion of perennials in rotation, particularly leguminous forages, enhances both yields and long-term soil organic carbon (SOC) accumulation. However, diverse annual cropping systems also show potential for improving soil health and resilience, which could, in turn, boost economic returns for farmers.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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'admission1
Résumé présentoui

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