Selecting the High‐Yield Subpopulation for Diagnosing Nutrient Imbalance in Crops
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.
Notice bibliographique
Résumé
Plant nutrient status is currently diagnosed using empirically derived nutrient norms from an arbitrarily defined high‐yield subpopulation above a quantitative yield target. Generic models can assist Compositional Nutrient Diagnosis (CND) in providing a yield cutoff value between low‐ and high‐yield subpopulations for small databases. Our objective was to compute the minimum yield target for sweet corn ( Zea mays L.) and the corresponding critical CND nutrient imbalance index using a cumulative variance ratio function and the chi‐square distribution function. Population (40 observations) and validation (20 observations) data were selected at random from a survey database of 240 observations including commercial yields and leaf nutrient concentrations. A filling value ( R d ) was computed as the difference between 100% and the sum of d nutrient proportions [ R d = 100 − ( N + P + K + …)]. The CND nutrient expressions were the row‐centered ratios of N, P , and R d proportions in tissue specimens. Variance ratio computations of CND nutrient expressions among two subpopulations arranged in a decreasing yield order were iterated across population data. The proportion of low‐yield subpopulation computed at the inflection point of a cubic cumulative variance ratio function was 67.5%, the minimum proportion of low‐yield specimens. That exact probability corresponded to a theoretical chi‐square value (CND r 2 ) of 1.5 for three components. The critical CND r 2 value was validated using independent samples and the sum of the squared CND nutrient indices. The procedure is applicable to small‐size crop nutrient databases for solving nutrient imbalance problems in specific agroecosystems. A calculation example is presented.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle