Scenario characterisation within a multi-factorial analysis of climate change impacts on whole farm systems. VIII European Society for Agronomy Congress
Notice bibliographique
Résumé
Holistic studies of climate change (CC) impacts on whole farm systems require a range of assessment metrics to characterise the change scenarios. Characterisation of the change scenarios is required to enable results from an overall holistic study to be put into context, aiding interpretation of output, which will then permit potential adaptation and amelioration strategies to be identified and developed. This study details the use of several metrics, as the first part of a comprehensive holistic study to investigate and quantify the additional risk that climate change may have on the financial, social and environmental viability of two different farming systems. Materials and methods Sites and weather Climate change data were produced by two Global Circulation Models (GCM): Canadian (C); and Hadley (H), representing projected conditions at 2030 and 2090 for farms in two locations. One is an upland farm in Scotland, UK (Hartwood), characterised by cold wet winters and cool moist summers, with a combined sheep and suckler cow grazing system. The other is in Tuscany, Italy (Montepulciano), with cool moist winters and warm dry summers, with an integrated cropping and indoor reared beef system. Climate metrics Current and changed climates, applied to both sites over a 50-year period, were characterised by a set of assessment metrics chosen in order to capture projected changes in those conditions regarded to be of importance to soil accessibility and land use productivity. Summary statistics (mean, median) and exceedence probabilities (Pe) were applied to basic weather variables such as rainfall (R), air temperature (T) and evapotranspiration (ET0). Additional metrics were derived from the basic data (AP: access period (days); SMDm: maximum summer soil moisture deficit (mm); ADS: air-dried soil (days); RFC: return to field capacity (date);
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 | 0,009 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».