Caractérisation agromorphologique des accessions de riz adventices (<i>Oryza </i>sp) collectés dans les rizières de la zone interfluve du Tchad
Notice bibliographique
Résumé
Le riz est la céréale de base des populations des Régions administratives de la Tandjilé et du Mayo- Kebbi Est, dans le sud du Tchad. Le rendement du riz est cependant relativement très bas (moins de 1 t/ha). Ceci est lié à plusieurs facteurs parmi lesquels la forte infestation des rizières par les riz adventices et la faible utilisation des semences des variétés améliorées haut rendement. Parmi les mauvaises herbes, les plus fréquentes et nocives pour le riz cultivé, sont les espèces comme Oryza sativa L., Oryza barthii (A Chev) et Oryza longistaminata (A. Chev et Roehr). Celles-ci montrent une forte dynamique de l'infestation dans les rizières des plaines inondées des Régions administratives de la Tandjilé et du Mayo-Kebbi Est. La caractérisation agromorphologique de 24 échantillons riz adventices issus des opérations de prospectioncollecte d'octobre 2005 à Mars 2006 a été réalisée. A partir d’un dispositif de Ficher à trois répétitions, une expérimentation a permis de mettre en évidence, par une analyse de variance , une classification ascendante hiérarchique et l'analyse factorielle discriminante, l'existence de cinq groupes de riz adventices.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».