Compositional nutrient diagnosis of corn using the Mahalanobis distance as nutrient imbalance index
Notice bibliographique
Résumé
Compositional nutrient diagnosis (CND) provides a plant nutrient imbalance index (CND - r 2 ) with assumed χ 2 distribution. The Mahalanobis distance D 2 , which detects outliers in compositional data sets, has a χ 2 distribution. The objective of this paper was to compare D 2 and CND – r 2 nutrient imbalance indexes in corn (Zea mays L.). We measured grain yield as well as N, P, K, Ca, Mg, Cu, Fe, Mn, and Zn concentrations in the ear leaf at silk stage for 210 calibration sites in the St. Lawrence Lowlands [2300–2700 corn thermal units (CTU)] as well as 30 phosphorus (2300–2700 CTU; 10 sites) and 10 nitrogen (1900–2100 CTU; one site) replicated fertilizer treatments for validation. We derived CND norms as mean, standard deviation, and the inverse covariance matrix of centred log ratios (clr) for high yielding specimens (≥9.0 Mg grain ha–1 at 150 g H2O kg–1 moisture content) in the 2300–2700 CTU zone. Using χ 2 = 17 (P < 0.05) with nine degrees of freedom (i.e., nine nutrients) as a rejection criterion for outliers and a yield threshold of 8.6 Mg ha–1 after Cate-Nelson partitioning between low- and high-yielders in the P validation data set, D 2 misclassified two specimens compared with nine for CND –r 2 . The D 2 classification was not significantly different from a χ 2 classification (P > 0.05), but the CND – r 2 classification differed significantly from χ 2 or D 2 (P < 0.001). A threshold value for nutrient imbalance could thus be derived probabilistically for conducting D 2 diagnosis, while the CND – r 2 nutrient imbalance threshold must be calibrated using fertilizer trials. In the proposed CND –D 2 procedure, D 2 is first computed to classify the specimen as possible outlier. Thereafter, nutrient indices are ranked in their order of limitation. The D 2 norms appeared less effective in the 1900–2100 CTU zone. Key words: Nutrient balance, simplex closure, variance-covariance matrix, χ 2 distribution, grain corn, nitrogen and phosphorus fertilization
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».