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Record W7047895026

Impacts des changements climatiques sur l'agriculture au Québec : quelles opportunités pour les productions végétales

2023· other· fr· W7047895026 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2023
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWestern europeSugar industryAgricultural developmentEnvironmental effect
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

En raison de son étroite relation avec le climat, l’agriculture sera l’un des secteurs les plus touchés par les changements attendus au cours des prochaines décennies. Les productions végétales seront particulièrement affectées compte tenu de leur forte vulnérabilité aux variations climatiques. Au Québec, les effets du réchauffement sont déjà perceptibles, et on projette que ces changements se maintiendront, voire s’intensifieront au cours du siècle. Parmi les impacts attendus, certains amèneront des défis, tandis que d’autres offriront des bénéfices au secteur. L'objectif de cet essai est de réaliser une synthèse critique des opportunités agricoles qui découleront des changements climatiques à venir au Québec, en se concentrant sur les productions végétales. Une revue de littérature a permis de saisir l'ampleur des modifications climatiques projetées à moyen terme l'échelle de la province, puis de cerner les effets sur les cultures et d’en faire ressortir les bénéfices potentiels. Le portrait des changements climatiques du Québec présenté dans ce travail se concentre sur les trajectoires à l’horizon 2050 (période 2041-2070) des différents indices de températures, de précipitations et de neige, ainsi que des principaux indicateurs agroclimatiques, pour les scénarios RCP4.5 (modéré) et RCP8.5 (élevé). Parmi les changements anticipés, le réchauffement des températures provoquera de nombreuses possibilités pour les agriculteurs. D’abord, l’allongement de la saison de croissance, combinée à une hausse des cumuls de chaleur sera favorable à la productivité de plusieurs cultures comme le maïs, le soya et certaines espèces fourragères telles que la fléole des prés et la luzerne. L’augmentation de la concentration de CO2 atmosphérique contribuera aussi à l'accroissement des rendements. Puis, des conditions globalement plus douces durant les saisons froides diminueront les risques de dommages aux arbres fruitiers. Des températures plus élevées permettront également d’étendre la production agricole vers le nord ainsi que d’introduire de nouvelles cultures et variétés. En somme, la position concurrentielle du Québec sera favorisée en regard des projections, notamment pour le secteur de la pomme et du maïs-grain. Bien que les projections semblent positives, le potentiel agroclimatique du Québec pourrait s’avérer différent en réalité. Il faut considérer qu’il existe une multitude d’autres facteurs pouvant influencer la capacité des agriculteurs à tirer profit des changements climatiques, tels que l’évolution réelle du climat, l’ampleur des impacts négatifs, les stratégies d’adaptation et le contexte socio-économique futur. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : changements climatiques, climat, agriculture, impacts, opportunités, productions végétales, cultures, adaptation, Québec

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.026
Threshold uncertainty score0.192

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.000

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 head0.019
GPT teacher head0.215
Teacher spread0.196 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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
Published2023
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