Adaptation aux changements climatiques : mesures et innovations technologiques, socio-économiques et institutionnelles renforçant la résilience du système agricole au Québec
Bibliographic record
Abstract
L'agriculture, étant l'une des activités humaines les plus dépendantes des conditions climatiques, subit directement les impacts des changements climatiques. Ces impacts, bien que potentiellement positifs par l’augmentation des températures et du CO₂ dans certaines régions, sont principalement négatifs au Québec, notamment en raison des changements dans les régimes de température et de précipitations. L'agriculture québécoise, tout en étant un contributeur majeur aux émissions de gaz à effet de serre (GES), a également un rôle crucial à jouer dans la réduction de ces émissions afin de limiter l'ampleur du changement climatique. De plus, l'augmentation de la demande alimentaire mondiale exerce une pression supplémentaire sur les systèmes agricoles, qui doivent devenir plus productifs tout en réduisant leur empreinte environnementale. Dans ce contexte, cette analyse a pour objectif d'identifier les menaces et les opportunités liées aux effets des changements climatiques sur la production agricole au Québec, en particulier sur les grandes cultures, les cultures maraîchères et fruitières. Elle explore aussi les facteurs de vulnérabilité socio-économiques et techniques face aux aléas climatiques, et propose des mesures d’adaptation et des innovations techniques, économiques, sociales et institutionnelles pour renforcer la résilience du secteur agricole face aux variations climatiques. L’étude repose sur une revue de littérature scientifique narrative, permettant d’analyser de manière critique un ensemble de textes, articles et rapports concernant les impacts climatiques sur l'agriculture. Cette approche permet de dresser un portrait des risques identifiés pour la production agricole au Québec, ainsi que des stratégies d’adaptation existantes et des innovations susceptibles d’améliorer la résilience des exploitations agricoles face aux changements climatiques. Les résultats de l'étude mettent en évidence que, malgré certaines opportunités offertes par les changements climatiques, telles que l’allongement de la saison de croissance, les risques liés à l’intensification des événements climatiques extrêmes (vagues de chaleur, sécheresses) et aux menaces croissantes des maladies et des ravageurs sont préoccupants pour le secteur agricole québécois. En réponse à ces défis, les stratégies d’adaptation comme l’adoption des pratiques agroécologiques et de conservation ont été identifiées comme essentielles pour renforcer la résilience du secteur. Cependant, la mise en oeuvre de ces pratiques nécessite des investissements importants et un soutien institutionnel adapté. Parallèlement, des actions d’atténuation, telles que la réduction des émissions de GES et l’amélioration de la séquestration du carbone dans les sols, sont également importantes. Une approche intégrée combinant adaptation et atténuation s'avère donc essentielle pour garantir la durabilité et la résilience de l’agriculture québécoise face aux défis climatiques. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Changements climatiques, vulnérabilité, adaptation, atténuation, pratiques agricoles, technologies, innovation sociale.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".