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Enregistrement W1576139011 · doi:10.1002/env.2304

Statistical modeling and forecasting of fruit crop phenology under climate change

2014· article· en· W1576139011 sur OpenAlexafffund
S. Cai, James V. Zidek, Nathaniel K. Newlands, D. Neilsen

Notice bibliographique

RevueEnvironmetrics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of British ColumbiaCarleton University
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaGovernment of CanadaAustralian Government
Mots-clésPhenologyClimate changeBloomEnvironmental scienceGrowing degree-dayClimatologyGlobal warmingClimate modelEconometricsEcologyMathematicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phenology, the study of the association between biological development stages and variations in climate, has greatly increased in importance because of concerns arising from climate change. This paper presents a general stochastic approach to the modeling of the relationship between phenological events and climate variables, and gives a prediction method based on this approach to provide full predictive distributions for future events. The proposed methods are then applied to the modeling and prediction of the bloom dates of six high‐valued fruit crops. In particular, we use our approach to explore how the bloom dates are related to the accumulation of growing degree days, to provide a sensible estimate of an important parameter T b a s e in phenological study, and to assess the prediction of bloom dates with a leave‐one‐out procedure. Most importantly, the impact of future climate change on bloom dates is studied with temperature outputs from well‐established coupled global climate models under a high greenhouse gases scenario. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,565
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,187 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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