Predicted impacts of climate change on wild and commercial berry habitats will have food security, conservation and agricultural implications
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is now a reality and is altering ecosystems, with Canada experiencing 2-4x the global average rate of warming. This will have a critical impact on berry cultivation and horticulture as well as wild, traditional and country food species. Enhancing our understanding of how wild and cultivated berries will be essential to mitigating impacts on ecosystems, culture and food security. Our objective was to predict the impact of climate change on habitat suitability of four berry producing Vaccinium species: two species with primarily northern distributions (V. uliginosum, V. vitis-idaea) and one species with a primarily southern distribution (V. oxycoccos) and the commercially cultivated V. macrocarpon. We used the maximum entropy (maxent) model and the CMIP6 shared socioeconomic pathways (SSPs) 126 and 585 projected to 2041-2060 and 2061-2080. Wild species showed a uniform northward progression and expansion of suitable habitat. Our modeling predicts that suitable growing regions for commercial cranberries is also likely to shift with some farms becoming unsuitable for the current varieties and other regions becoming more suitable for cranberry farms. Both V. macrocarpon and V. oxycoccos showed a high dependence on precipitation associated variables. V. vitis-idaea and V. uliginosum had a greater number of variables with smaller contributions which may improve their resilience to individual climactic events. Future competition between commercial cranberry farms and wild berries in protected areas could lead to conflicts between agriculture and conservation priorities. New varieties of commercial berries are required to maintain current commercial berry farms.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».