Potential effects of variation in agriculture sector response to climate change: an integrated assessment
Notice bibliographique
Résumé
The effects of climate change on agricultural productivity are influenced by a range of factors including changes in temperature, precipitation, humidity, and frost and carbon fertilisation. Recent literature on the sensitivity of the agriculture sector to climate change highlights the need for understanding the way climate change influences the distribution of productivity impacts. These impacts may manifest in the form of changes in food self sufficiency, export availability and import dependency and may vary across different geographic and socioeconomic regions. Such effects will have considerable socio-economic implications, nationally, regionally and globally. In this paper, we examine the potential effects of a 10 C warming globally by 2030 (relative to what would otherwise be) on the distribution of agricultural productivity responses in a range of key food exporting and importing countries. To carry out our analysis we use an integrated assessment modelling framework: the Global Integrated Assessment Model (GIAM). GIAM is a coupled model which consists of a global economic module – the Global Trade and Environment Model (GTEM) and a climate module – the Simple Carbon Climate Model (SCCM). The GTEM module provides the greenhouse gas emissions based on economic activities. These emissions are then fed into the SCCM module. The SCCM module converts the emissions into CO2 concentration levels and then into changes in temperature. Changes in temperature are fed into a ‘climate change response function’ in the GIAM framework to assess the potential climate change impacts on agriculture. The main emphasis of this paper is on sensitive regions as defined by the intersection of growing population and income and expanding demand for food. In particular, we assess the impact of climate change on export availability of key food exporting economies such as the US, Canada and Australia. Furthermore, we focus on food self sufficiency and import dependence of key emerging/developing economies such as China and Indonesia. Our results highlight considerable variation in the economic impacts induced by the climate change impacts of magnitudes from the tails of the probability distributions representing the current state of knowledge. We argue that unrestricted global trade could be a useful mediator between regions influenced differently by climate change. We reiterate that reducing the uncertainty in climate change impacts on agriculture should be a high priority for research.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».