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Enregistrement W1999084857 · doi:10.2135/cropsci2006.04.0271

Improved Experimental Design and Analysis for Long‐Term Experiments

2006· article· en· W1999084857 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCrop Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods and Bayesian Inference
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesUniversity of KansasKansas State University
Mots-clésTerm (time)Design of experimentsStatisticsCovariateRandom effects modelEconometricsConfoundingComputer scienceMathematicsMeta-analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses inadequacies in the way most long‐term experiments (LTEs) are conducted and analyzed. The standard design under which LTEs are usually conducted involves a fixed start , establishing all plots in the study in the same year. This design is shown to be inadequate for the purpose of testing and estimating the time × treatment (TRT) interaction, which is generally the primary interest in a LTE. This inadequacy occurs because the repeated measures taken on every plot are all influenced simultaneously by the same random environmental conditions, the effects of which are confounded with the fixed effects of interest. No statistical analysis can completely separate the fixed effects from the random nuisance effects, although added assumptions about the shape of trends across time or covariates to describe the random effects can sometimes be helpful. An alternative experimental design, the staggered‐start design, has been used to alleviate this confounding by establishing plots from different blocks in successive years, but proper analysis of this design has not been presented. A correct analysis of the staggered‐start design is determined and presented. The analysis is applied to hypothetical data from a staggered‐start design whose true means are known, and it is shown to do a much better job of estimating these means than any methods applied to data from the standard design. A staggered start should be considered instead of a fixed start for all future LTEs.

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.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,332
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,321 · 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