Yield Mapping to Document Goose Grazing Impacts on Winter Wheat
Notice bibliographique
Résumé
In southwestern Washington and western Oregon, increasing numbers of wintering Canada geese (Branta canadensis) graze several farm crops including wheat (Triticum aestivum L.). Our objectives were to develop methods to determine timing, intensity, and locations of grazing, and to measure the impact of grazing on grain yield. Aerial photography with ground‐truth photography and repeated sampling worked well to determine timing, intensity, and locations of grazing. Exclosures served as nongrazed controls. A yield‐mapping‐system‐equipped combine measured yields. All data collection points were spatially located via differential global positioning system (DGPS) technology, which allowed us to integrate all data spatially and temporally via geographical information system (GIS) technology. Based on yield‐mapping‐system data, goose grazing resulted in grain yield differences ranging from a 16% increase on part of one field to a 25% decrease on an area of a field heavily grazed in April, just before geese migrated north. Comparisons of exclosures (nongrazed controls) with paired plots provided variable results. Results from paired‐plot comparisons for three fields during 1998 were 25% reduction, no difference, and 13% increase in grain yields in the paired plots available for grazing vs. exclosures. Based on yield‐mapping‐system data, the same three fields experienced 19, 7, and 5% grain yield reductions due to goose grazing with the extent of reduction depending on a combination of timing, intensity, and extent of grazing. Paired plots did not adequately represent grazing impacts on the fields. The yield‐mapping system provided nearly complete coverage of the fields and adequately captured grazing impacts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».