Beneficial management practices to stabilize Canadian wheat yield in a changing climate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wheat ( Triticum aestivum L.) remains a major staple crop, which is vulnerable to abiotic and biotic stresses that can be compounded by climate change. This review assesses the projected effects of climate change on wheat production globally with an emphasis on the Canadian Prairies. The review aims to (i) discuss the projected impact of climate change on the Canadian prairie cropping calendar, (ii) assess the potential impacts of climate change on pest dynamics and abiotic stresses, and (iii) discuss beneficial management practices that can be employed to tackle climate change in wheat production systems. Climate change will potentially shift the current Canadian prairie calendar earlier in the year, potentially increasing wheat yields. The impact of climate change on pests is tied to the cropping calendar and the pest involved. Abiotic stresses, except carbon dioxide, will be aggravated. Beneficial management practices, that is, biostimulants, ultra‐early seeding, seeding winter wheat, and cultivar mixtures, are potential strategies to stabilize wheat yield and reduce the yield gap under a changing climate. Biostimulants, although effective, have not been extensively tested for their impact on abiotic stresses in the Prairies. Studies on ultra‐early warrant further research to address their effectiveness in Northern prairie regions and the challenges encountered by producers. Although growing winter wheat is an option to escape wetter spring conditions, issues with fall establishment and winter survival must be addressed. Despite the extensive global research on varietal mixtures, a knowledge gap exists regarding their benefits in the Canadian prairie context.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».