Climate change and crop production in southwestern Quebec : mitigation and adaptation
Bibliographic record
Abstract
Les émissions anthropogènes de gaz à effet de serre sont la cause principale de l'augmentation globale des températures. Les changements climatiques vont affecter la production agricole au Canada, et en retour, l'agriculture pourrait limiter les changements climatiques. L'analyse de données historiques du climat et des rendements de maïs, combinés avec des expériences de serre et en champ ont été entreprises pour étudier l'effet de la variabilité et des changements de climat sur le rendement de maïs, l'adaptabilité des systèmes agricoles aux changements climatiques, l'effet du travail du sol sur les émissions de gaz à effet de serre (C02 et N20) associées avec la production de maïs et de soya, et le potentiel des facteurs Nod d'augmenter la biomasse pour limiter les émissions de CO2. L'analyse des données historiques ont démontré qu'au sud-ouest du Québec, la variabilité des rendements de maïs est fortement associée avec les températures de juillet et les précipitations de mai pendant les dernières trois décennies. Les expériences au champ ont démontré que le panic raide, et le sorghum-sudangrass sont les mieux adaptés aux conditions chaudes et sèches. Le semis direct a augmenté les rendements de maïs lorsque les températures printanières étaient plus chaudes que la normale. Les flux de C02 étaient associés avec la température, mais les flux de N20 étaient associés avec les précipitations. Le travail du sol conventionnel (CT) a produit plus d'émissions de CO2 que le semis direct (NT), particulièrement après le disquage au printemps. Les deuxsystèmes ont montré un large pic d'émission de N20 pendant les périodes les pluspluvieuses. Dans le maïs, les pics de N20 ont été détectés après la fertilisation enazote. NT a montré des émissions de N20 plus importantes que CT en productionde maïs, mais CT a montré des flux de N20 plus important que NT en productionde soya. Les facteurs Nod vaporisés sur le soya ont augmenté la photosynthèse etla biomasse sous conditions controllées. Au champ, le rendement a été augmentépar les facteurs Nod sous CT, mais pas sous NT, et la sécheresse a réduit laréponse du soya aux facteurs Nod.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".