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Enregistrement W1671505468

Geology and Wine 8. Modeling Viticultural Landscapes: A GIS Analysis of the Terroir Potential in the Umpqua Valley of Oregon

2004· article· en· W1671505468 sur OpenAlexvenueno aff
Gregory V. Jones, Nicholas M. Snead, P. Nelson

Notice bibliographique

RevueGeoscience Canada · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueHorticultural and Viticultural Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerroirWineGeographyForestryHumanitiesCartographyArtBiologyFood science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Terroir is a holistic concept that relates to both environmental and cultural factors that together influence the grape growing to wine production continuum. The physical factors that influence the process include matching a given grape variety to its ideal climate along with optimum site characteristics of elevation, slope, aspect, and soil. While some regions have had hundreds and even thousands of years to define, develop, and understand their best terroir, newer regions typically face a trial and error stage of finding the best variety and terroir match. This research facilitates the process by modeling the climate and landscape in a relatively young grape growing region in Oregon, the Umpqua Valley appellation. The result is an inventory of land suitability that provides both existing and new growers greater insight into the best terroirs of the region. SOMMAIRE Le terroir est un concept holiste de facteurs environnementaux et culturels agissant sur un continuum s'etendant de la croissance de la vigne a la vinification. Dans le domaine des facteurs physiques, il faut trouver la combinaison ideale entre la variete du raisin d'une part, et le climat et les caracteristiques du site de culture comme l'elevation, la pente, l'aspect et le type de sol, d'autre part. Alors qu'en certaines regions, on a eu des centaines, voire des milliers d'annee pour definir, developper et definir le terroir ideal, dans les regions nouvelles, on doit proceder par essais et erreur pour trouver le meilleur appariement raisin et terroir. La recherche decrite ci-contre entend faciliter ce processus de mariage ideal en modelisant les facteurs du climat et du paysage dans une region viticole relativement jeune de l'Oregon, celle de la vallee de Umpqua. Le resultat obtenu est un inventaire des terrains propices, ce qui fait aussi bien l'affaire des vignerons etablis que des nouveaux vignerons dans leur quete des meilleurs terroirs de la region.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,207 · 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.

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

Citations63
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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