The impacts of climate change on livestock: An interdisciplinary, scoping review of health, production, and adaptation strategies
Notice bibliographique
Résumé
Climate change has been recognized to negatively affect livestock animals, as it can severely impair their health and productivity by disrupting homeostasis. This study aims to linearly compile the sources of environmental stress on livestock animals into a more comprehensible format, which can be of great value to new policymakers, practitioners, or researchers alike. Literature curation was performed using online databases while focusing on publications made in the last 25 years. Unlike conventional reviews that tend to address single species or regional case studies, this paper integrates cross-species comparisons to identify shared physiological responses to heat stress and other climate-related stressors. It also contrasts the different temperature–humidity index (THI) standardization methods applied across livestock systems, providing one of the first interdisciplinary syntheses that unify animal physiology, biochemistry, and environmental physics under a single analytical framework. The main research gap addressed by our paper is the relative lack of acknowledgement in terms of the extent of climate stressors affecting livestock in the current literature. Previous work, to the best of our knowledge, does not address the entire radius of environmental stressors, which can range from increased temperatures to region-specific extreme weather events, such as dust storms. By linearly integrating insights from various fields of study, this paper serves as a valuable resource for any reader in the industry who is seeking to learn more about the challenges posed by climate change in the livestock sector, regardless of their experience or tenure. • Climate change affects livestock by disrupting their physiological homeostasis. • Heat stress is caused by periods of highly elevated temperatures. • Global warming shifts disease vectors northward, posing a risk to livestock. • Adaptation and resilience can be enhanced via climate-smart agricultural practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».