Strategies to Make Use of Plant Sensors‐Based Diagnostic Information for Nitrogen Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Improvements of nitrogen use efficiency (NUE) may be achieved through the use of sensing tools for N status determination. Leaf and canopy chlorophyll, as well as leaf polyphenolics concentrations, are characteristics strongly affected by N availability that are often used as a surrogate to direct plant N status estimation. Approaches with near‐term operational sensors, handheld and tractor‐mounted, for proximal remote measurements are considered in this review. However, the information provided by these tools is unfortunately biased by factors other than N. To overcome this obstacle, normalization procedures such as the well‐fertilized reference plot, the no‐N reference plot, and relative yield are often used. Methods to establish useful relationships between sensor readings and optimal N rates, such as critical NSI (nitrogen sufficiency index), INSEY (in‐season estimated yield), and the relationship between chlorophyll meter readings, grain yield, and sensor‐determined CI (chlorophyll index) are also reviewed. In a few cases, algorithms for translating readings into actual N fertilizer recommendation have been developed, but their value still seems limited to conditions similar to the ones where the research was conducted. Near‐term operational sensing can benefit from improvements in sensor operational characteristics (size and shape of footprint, positioning) or the choice of light wavebands more suitable for specific conditions (i.e., genotype, growth stage, or crop density). However, one important limitation to their widespread use is the availability of algorithms that would be reliable in a variety of soil and weather conditions.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,008 |
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 ».