Selecting the High‐Yield Subpopulation for Diagnosing Nutrient Imbalance in Crops
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 (Rd) was computed as the difference between 100% and the sum of d nutrient proportions [Rd = 100 − (N + P + K + …)]. The CND nutrient expressions were the row‐centered ratios of N, P, and Rd 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 r2) of 1.5 for three components. The critical CND r2 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.
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 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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».