Data Aggregation Issues for Crop Yield Risk Analysis
Notice bibliographique
Résumé
With increased emphasis on risk management in agriculture and a lack of disaggregated or farm‐level yield time series, decision makers are often faced with having to make adjustments to temporal yield risk measures obtained from readily available but aggregated yield data. This paper provides some empirical evidence on what type of aggregation bias to expect when measuring temporal yield risk using yield observations averaged across a region relative to yield risk estimated from quarter‐section yield time series in wheat. This study highlights some of the challenges faced when estimating aggregation distortions in measuring yield risk defined by temporal variance, especially given the nature of the empirical data set used. Cluster analysis, visual examination of relative frequency distributions and mapping of yield risk clusters suggest that using a readily available, aggregate temporal yield risk measure has the tendency to underestimate yield risk observed at the quarter‐section level and that clear, geographic yield risk boundaries do not exist in municipalities or across larger areas in this study. Further research on crops more risky than wheat appears promising. Avec un plus grand intéret sur la gestion du risk dans l'agriculture et un manque de données détaillees ou bien de collections de séries temporelles sur les rendements, les décideurs sont souvent tenus d'apporter des correctifs aux measures du risk obtenues a partir des données de rendements qui sont disponibles. Cet artcle apporte une preuve empirique du type de biais lie a l'agrégation qui peut être présent dans le calcul du risk de rendement temporel obtenu a partir de rendements moyens de blé observés au niveau régional en comparaison du risk de rendement qui est estimé a partir de données basées sur des quart‐de‐sections. Cette étude met en exergue quelques uns des obstacles qui se présentent dans l'estimation de distosions liées a l'aggrégation dans le calcul du risk de rendement défini par la variance temporelle, speciallement étant donne la charactère empirique des données utilisées. L'analyse de groupe, l'examen visual de la distribution des fréquences relatives, et la cartographie de classes de risk de rendement suggèrent que l'utilisation de la measure du risk de rendement basée sur des données disponibles de risk aggrège temporel a tendence a sousestimer le risk de rendement observe au niveau des quart‐de‐sections et qu'il n'y a pas de frontières de risk de rendement certaines, géographiques qui existent entre les municipalités ou bien a travers les zones plus larges examinées dans cette etude.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».