MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W775564699

AGRICULTURAL VULNERABILITY TO DROUGHT IN SOUTHERN ALBERTA: A QUANTITATIVE ASSESSMENT

2007· dissertation· en· W775564699 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaomeng Ren

Notice bibliographique

RevueOpen ULeth Scholarship (OPUS) (University of Lethbridge) · 2007
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueClimate change impacts on agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVulnerability (computing)AgricultureVulnerability assessmentGeographyVulnerability indexRemote sensingIrrigationEnvironmental scienceClimate changeComputer scienceAgronomyPsychological resilienceEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agricultural vulnerability is generally referred to as the degree to which agricultural systems are likely to experience harm due to a stress. In this study, an existing analytical method to quantify vulnerability was adopted to assess the magnitude as well as the spatial pattern of agricultural vulnerability to varying drought conditions in Southern Alberta. Based on the farm reported data and remote sensing imagery, two empirical approaches were developed to implement vulnerability assessment in Southern Alberta at the quarter-section and 30 meter by 30 meter pixel levels. Cereal crop yield and the Standardized Precipitation Index (SPI) were specified as the agricultural wellbeing and stress pair in the study. Remote sensing data were used to generate cereal crop yield estimations, which were then implemented in vulnerability quantification. The utility of the remote sensing data source for vulnerability assessment were proved. The spatial pattern of agricultural vulnerability to different severity and duration of drought were mapped.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen ULeth Scholarship (OPUS) (University of Lethbridge)Même sujetClimate change impacts on agricultureTravaux en français237 207