Analysis of Water Stress Prediction Quality as Influenced by the Number and Placement of Temporal Soil-Water Monitoring Sites
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
In an agricultural field, monitoring the temporal changes in soil conditions can be as important as understanding spatial heterogeneity when it comes to determining the locally-optimized application rates of key agricultural inputs. For example, the monitoring of soil water content is needed to decide on the amount and timing of irrigation. On-the-go soil sensing technology provides a way to rapidly obtain high-resolution, multiple data layers to reveal soil spatial variability, at a relatively low cost. To take advantage of this information, it is important to define the locations, which represent diversified field conditions, in terms of their potential to store and release soil water. Choosing the proper locations and the number of soil monitoring sites is not straightforward. In this project, sensor-based maps of soil apparent electrical conductivity and field elevation were produced for seven agricultural fields in Nebraska, USA. In one of these fields, an eight-node wireless sensor network was used to establish real-time relationships between these maps and the Water Stress Potential (WSP) estimated using soil matric potential measurements. The results were used to model hypothetical WSP maps in the remaining fields. Different placement schemes for temporal soil monitoring sites were evaluated in terms of their ability to predict the hypothetical WSP maps with a different range and magnitude of spatial variability. When a large number of monitoring sites were used, it was shown that the probability for uncertain model predictions was relatively low regardless of the site selection strategy. However, a small number of monitoring sites may be used to reveal the underlying relationship only if these locations are chosen carefully.
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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 | 0,001 | 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