Application of Climate-Based Index Insurance Across Terrestrial and Aquatic Production Systems in Australia
Notice bibliographique
Résumé
Frost, drought, and marine heatwaves (MHWs) are growing threats to the financial sustainability of both agriculture and aquaculture. In Australia’s wheat sector, frost and drought are leading climate risks. Farmers often delay sowing to avoid frost, increasing vulnerability to heat and drought, which can significantly reduce yield. Meanwhile, drought during key growth stages can sharply impact production and income. In aquaculture, rising sea surface temperatures (SSTs) are driving more frequent MHWs, particularly affecting temperature-sensitive species like Atlantic salmon. Prolonged exposure to SSTs above 18°C can cause mass mortality events, as seen in the 2019 Newfoundland die-off, which resulted in the loss of 2.6 million fish and USD 5.5 million in damages. To address these risks, we developed and tested targeted index insurance solutions using forty years of simulation data focused on 22 wheat farms and forty years of climate data for five salmon farming sites. For wheat, the Heating Degree Day Temperature Minimum Call Option (HDDTmin) policy enabled optimal sowing while protecting against the financial effects of frost. The policy improved returns, especially in high frost-risk zones. For drought, a dualtrigger index insurance policy based on rainfall deficits provided increasing payouts as conditions became drier. It reduced income volatility on 95% of farms and lifted long-term income by 21%. In aquaculture, a Cooling Degree Day Temperatures Maximum Call Option (CDD Tmax) policy index triggered payouts when MHW conditions intensified, offering rapid financial support for losses or to assist in adaptation schemes. These findings demonstrate that index insurance is a scalable, data-driven tool for managing climate risk. It enables timely payouts, reduces financial volatility, and enhances long-term resilience across land and sea-based food systems.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».