Future canola yields under different climate scenarios in Saskatchewan, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Canola is the largest crop in Saskatchewan and critically important to the province's agricultural industry. Yields are sensitive to high temperatures and likely to be impacted by future climate change. To estimate the future effects of climate change (2025–2100) on canola yields, data from 26 climate models for three future emissions pathways (shared socioeconomic pathway (SSP) 1–2.6 (low), 2–4.5 (medium), and 5–8.5 (high)) along with predictive soil mapping results was used to build a predictive model. Historical yield data was modelled as a function of soil organic carbon, clay, and sand along with maximum and minimum July temperature, days with maximum temperatures above 30 °C, nights with minimum temperatures above 16 °C, and mean total annual precipitation. Modelled outcomes indicate that yields were more sensitive to temperature than precipitation and decline when mean daily July maximum temperatures were above 28.5 °C. Under SSP1-2.6, canola yields remain relatively stable with a median decline of 39 kg ha −1 (2%). Under SSP2-4.5 and SSP5-8.5, canola yields were estimated to decline by 137 kg ha −1 (6%) and 349 kg ha −1 (15%), respectively. The distribution of yield losses was not equal with the greatest decreases occurring in the Black soil zone.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».