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Enregistrement W6885144722 · doi:10.13140/rg.2.2.33381.41445

A Bioeconomic Analysis of Climate Change Impacts on Grape Growers in the Niagara Peninsula

2014· article· en· W6885144722 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePasture and Agricultural Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changePeninsulaEffects of global warmingEconomic impact analysisEconomic analysisWork (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluates the economic impacts of future climate change (2015-2044) on representative vineyards in the Niagara Peninsula, Ontario. An integrated Bio-Economic Approach was used to evaluate the Net Present Value (NPV) of grape growers. First, three future climate scenarios (Median, Warm/Dry, Cold/Humid) and two conditions (with and without atmospheric carbon dioxide (CO2) enhancement) were selected. Climate scenario data were obtained from the Regional Climate Model system RegCM v.4. Second, yield data were obtained through simulation with the Cropping Systems Simulation Model (CropSyst). Finally, the Net Present Value (NPV) was estimated. Land allocation was determined exogenously. Six wine-grape varieties (Chardonnay, Riesling, Cabernet Sauvignon, Cabernet Franc, Merlot, and Pinot Noir) were selected for the study. The results indicate that net present value, output, economic vulnerability and financial management tools varied with each climate scenario and condition. The direction and magnitude of the impacts changed as CO2 enhancement conditions varied by crop. Even under the worst climate condition of Cold/Humid with the absence of CO2 fertilization effects, the only crops that had a relative economic advantage were Cabernet Franc and Cabernet Sauvignon (red varieties). The returns on the white grape varieties were significantly lower for all scenarios. The results indicate that the Agristability program helped absorb the variability in NPV and stabilized income, but did not ensure producers’ financial stability from the risks of climate change. Financial risk management tools would help growers to increase their financial strength, have flexibility in their choice of adaptation options, and reduce their economic vulnerability. These management tools, and should remain profitable, and has to as well as including e an environmental decisions such as increasing soil fertility.

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 enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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