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Enregistrement W7036566317

Climate change and crop production in southwestern Quebec : mitigation and adaptation

2007· dissertation· en· W7036566317 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2007
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasTillageClimate changeBiomass (ecology)Crop yieldConventional tillageGlobal warmingAgriculture
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anthropogenic greenhouse gas emissions are the main cause of increasing global temperatures. Climate change will affect crop production in Canada and, in turn agriculture has the potential to mitigate climate change. Analysis of historical climate and corn yield data, and field and greenhouse experiments were carried out in order to study the effect of climate variability and changes on corn yield, the adaptability of cropping systems to climate change conditions, the effect of tillage on soil greenhouse gas emissions (CO2 and N2O) associated with corn and soybean production, and the potential of Nod factors to increase biomass as way to mitigate CO2 emissions. In southwestern Quebec, corn yield variability has been strongly associated to July temperature and May precipitation during the last three decades. Field studies showed that switchgrass and sorghum-sudangrass were best adapted to dry and warm climate events. No-till improved corn yield when spring temperatures were warmer than normal. Soil CO2 fluxes were associated with temperature, while soil N2O fluxes were associated with precipitation. Conventional tillage (CT) had greater CO2 emissions than no-till (NT), particularly after disking in the spring. Both tillage systems had large N2O emission peaks during the wettest part of the season. In corn, peaks of N 2O occurred after nitrogen fertilizer application. NT had greater N 2O emissions than CT in the corn production systems; however, CT had greater N2O fluxes than NT in the soybean production system. Nod factors sprayed on soybean increased photosynthesis and biomass under controlled conditions. In the field, yield was increased by Nod factors under CT, but not under NT, and drought reduced the soybean response to Nod factors.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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