Notice bibliographique
Résumé
Techniques commonly used for wheat ( Triticum aestivum L.) yield estimation employ weather data over the growing season. However, yield estimates are also required before wheat is sown—particularly by the grain‐exporting agencies to help them determine, in advance, wheat‐export targets. In that case, time series techniques relying on past yield data can be used for yield forecasting. In this paper, a procedure for applying time series analysis to forecast yield is described. A few techniques (linear trend, quadratic trend, simple exponential smoothing, double exponential smoothing, simple moving averaging, and double moving averaging) were tested to model the average spring wheat yield series for Saskatchewan, Canada. Using 1975–1993, 1975–1994, and 1975–1995 spring wheat yield data, yields were forecasted for 1994, 1995, and 1996, respectively. Based on a deterministic measure (i.e., mean squared error, MSE), it was found that the quadratic model produced the most accurate forecast during the model development periods (1975–1993, 1975–1994, and 1975–1995) and model testing periods (1994, 1995, and 1996). Further, a discussion is provided on improving the forecast by forecasting the yield for the homogeneous subareas (within Saskatchewan) instead for the entire Saskatchewan as a unit. The subareas could be constructed on the basis of soil‐climatic conditions or yield fluctuation, using a geographic information system.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,093 | 0,001 |
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 ».