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Record W3091327776

L'adaptation aux changements climatiques en agriculture: Identification des pratiques et des technologies permettant d'augmenter la résilience des productions végétales du Québec

2020· article· fr· W3091327776 on OpenAlexaboutno aff
Pascal Pepin

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgroforestry and silvopastoral systems
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical science
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de cet essai est d’identifier et d’analyser les opportunités opérationnelles et technologiques qui contribuent à l’adaptation aux changements climatiques du milieu agricole québécois. Les changements climatiques et les conditions météorologiques extrêmes amènent déjà leur lot de défis pour les agriculteurs et les scientifiques projettent que les perturbations climatiques s’aggraveront dans les prochaines décennies. Les producteurs agricoles devront donc gérer des risques de plus en plus imposants. Cela dit, les prévisions climatiques montrent aussi que les agriculteurs pourront profiter d’un plus grand potentiel de rendement pour certaines cultures. Pour s’adapter à cette nouvelle réalité, les agriculteurs peuvent apporter des changements à leurs pratiques qui réduiront la gravité de ces impacts. Par l’entremise d’une revue de littérature rigoureuse, le présent essai dresse un portrait de l’adaptation des productions végétales du Québec aux changements climatiques dans le but d’offrir un inventaire de mesures d’adaptation bien documentées.
\nGlobalement, l’adaptation à la ferme repose sur quatre stratégies principales : i) se concentrer sur la santé des sols, ii) gérer plus efficacement les ressources en eau et les risques liés aux précipitations, iii) s’engager dans la lutte intégrée contre les ennemis des cultures et iv) diversifier les espèces et les variétés cultivées. Il est également primordial d’établir une stratégie globale qui implique de profiter du potentiel de synergie entre les actions visant l’adaptation aux changements climatiques et celles visant l’atténuation des gaz à effet de serre. Les pratiques de conservations du sol (culture de couverture, réduction du travail du sol, rotations diversifiées, etc.) s’avèrent être des mesures d’adaptation de type « sans regret » qui se traduisent par une grande variété d’avantages et qui comportent peu de risques financiers. En outre, les agriculteurs peuvent exploiter les différents outils technologiques pour soutenir l’adaptation des pratiques agricoles. Une analyse des technologies d’agriculture de précision, actuellement disponibles ou en développement, a permis de montrer comment elles peuvent être mises à profit en améliorant ou en facilitant l’adoption de certaines pratiques d’adaptation.
\nLes différents acteurs du milieu agricole pourront intégrer ces informations dans leurs prises de décision en fonction du contexte unique à chaque ferme. Le renforcement de la résilience contre les menaces liées au climat nécessite une planification et un examen minutieux des opérations agricoles et de l’ensemble de l’entreprise. L’élaboration d’un plan d’adaptation pour identifier les risques et les pratiques pour y remédier est un bon point de départ.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.648
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.222
Teacher spread0.194 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

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