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Enregistrement W4415200846 · doi:10.1016/j.csag.2025.100082

The impacts of climate change on livestock: An interdisciplinary, scoping review of health, production, and adaptation strategies

2025· article· en· W4415200846 sur OpenAlexafffund
Alexandru Anuta, Xiuquan Wang, Pelin Kınay

Notice bibliographique

RevueClimate smart agriculture. · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEffects of Environmental Stressors on Livestock
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLivestockClimate changeAcknowledgementProductivityAdaptation (eye)Resource (disambiguation)Ecological forecastingStressorDiversity (politics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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