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Enregistrement W1661185694 · doi:10.1080/00103620009370573

Data presentation, interpretation, and communication

2000· article· en· W1661185694 sur OpenAlexaff
P. R. Warman, Isabelle Walsh, A. V. Rodd

Notice bibliographique

RevueCommunications in Soil Science and Plant Analysis · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurfgrass Adaptation and Management
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaNova Scotia Department of Agriculture
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterpretation (philosophy)Presentation (obstetrics)Computer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Four crops were grown in three soil types at four sites near Truro, Nova Scotia in 1998. Water pH measurements and the Adams‐Evans (A‐E) Lime Requirement Test (LRT) suggested amounts of limestone required to bring the soil pH to 6.5. However, to evaluate the accuracy of three LRT procedures (A‐E, Shoemaker, McLean & Pratt, and Mehlich), a range of lime rates (0 to 12 MT/ha) was chosen for each crop at each site. Fertilizers were applied to each plot based on the present Nova Scotia Soil Test Recommendations. Whole plant or leaf tissue was sampled at Zadoks 77 (spring wheat), Zadoks 85 (barley), ear development (sweet corn) and at each of 7 cuttings of turfgrass. The tissue samples were digested and analyzed by ICP for up to 10 elements and by a CNS Analyzer for N. Soil samples were taken at the final harvest and the soil pH was determined. Lime applications increased the pH of all plots, proportional to the application rates, however, the relationship was not always linear. Of the three tests, the SMP LRT most closely estimated the amount of lime required to increase the soil pH to 6.5; the other two tests underestimated the lime requirement. In this paper, only data concerning barley tissue nutrient content and uptake was related to soil pH; nutrient uptake was highest at pH 6.12 following a 6 t ha‐1 lime application. Another paper will describe how the lime applications affected the nutrient uptake of the other three crops.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,003
Bibliométrie0,0100,014
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0070,001
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3140,131

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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