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Enregistrement W7098300294

Projected climate change impacts on grape growing in the Okanagan Valley, British

2016· article· en· W7098300294 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeGrowing seasonDownscalingPhenologyFrost (temperature)Wine grapeExtreme heat
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A statistical analysis was conducted on long-term climate records in the Okanagan Valley wine grape growing region of British Columbia, Canada. No observable trends for average annual temperatures were found in the region. Analyses of monthly mean and extreme temperatures show wide spatial and temporal heterogeneity, indicating that future studies using downscaling of global climate models for this region will require resolutions on the order of several kilometers. Mean winter temperatures are increasing throughout the valley, and extreme minimum temperatures are also increasing during the winter at the central and northern sites which have historically presented the most risk of winter damage to grapevines. Only the most southern and northern sub-regions are expected to see significant changes in their heat unit accumulations during the growing season. Over the coming century, the southern end of the valley will likely move from Winkler heat unit region 1 to 2. All regions of the Okanagan will continue to have latitude-temperature indices among the lowest of the world’s fine table wine producing regions over the coming century. Growing season and dormant season average temperatures are expected to change by only a modest amount by 2100. Current climate maturity groupings for ripening grape varieties will likely stay constant at cool (central and southern areas) and intermediate (south-central) for all sites except Osoyoos (south). The climate trendings at Osoyoos suggest it will transition from an intermediate to a warm grouping by about 2050. The early to mid-season ripening capacity of the region may improve due to climate changes, but there is a risk of the asymmetric late season increases in minimum daily temperatures lowering the daily temperature range at some sites,

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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