Crop niche modeling projects major shifts in common bean growing areas
Notice bibliographique
Résumé
Crops experience different climate stresses during development. The magnitude of damage will depend on the phenological stage of the crop and the stress duration. Climate change could intensify some or all of these stresses, thus negatively impacting agriculture. An assessment of staple crop productivity,quality and climatically suitable areas under climate change conditions is necessary to undertake any global initiatives to tackle food security issues. The common bean ('Phaseolus vulgaris' L.) is a staple crop and the main source of proteins and nutrients in Africa and Latin America. The purpose of this study is to develop a process-oriented niche model to assess the impacts of climate change on the current and future potential distribution of common bean and to use this model to investigate the changes in heat, cold, dry and wet stresses under climate change. We used A2 and A1B emission scenarios and two different global climate models, CSIRO-Mk3.0 and MIROC-H, for the years 2050 and 2100. Our results indicate future climate conditions are more favorable for common bean cultivation in the Northern Hemisphere, but are less favorable in the Southern Hemisphere. Heat and dry stresses are the main factors limiting and reducing common bean distribution under current and future projected conditions. Africa and Latin America are projected to decrease with respect to suitability for common bean cultivation. The model projections indicate that a shift in the common bean productive areas is highly likely with a loss of suitability of the current common bean cultivation areas and an increase in cold regions such as Canada, the Nordic countries and Russia. The results indicate the likelihood of changes in climatic suitability and the distribution of common bean at a global scale under a future climate, which will affect regions where this legume is a staple crop and an important source of household income. Regions in the Northern Hemisphere could take advantage of the increase in suitability by increasing the production and exportation of this grain.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».