Modeling the Biomass and Harvest Index Dynamics of Timothy
Notice bibliographique
Résumé
Residual stubble, following harvest or the grazing of perennial grasses, is an important element of the C cycle in agricultural systems that has not been considered in most growth models. The stubble fraction from aboveground biomass can be quantified by predicting the harvest index (HI) of forage grasses, i.e., the amount harvested or grazed as a proportion of the aboveground biomass. A HI simulation module, using new functions to describe shoot apex height and plant weight density, was developed and integrated into the timothy ( Phleum pratense L.) growth model CATIMO. The model was calibrated and validated using data from two timothy cultivars and different N fertilizer rates from five experiments conducted in eastern Canada. The root mean square errors (RMSEs) between simulated and measured values for HI (0.11), shoot apex height (7 cm), stubble biomass (25 g dry matter m −2 ), aboveground biomass (68 g dry matter m −2 ), and harvestable biomass (76 g dry matter m −2 ) were acceptable with normalized RMSEs (13–41%) compared with the coefficients of variation of measured data (13–30%). The HI also has implications for determining forage nutritive value. This improved CATIMO model provides a framework to explore options for optimizing yield and nutritive value and to quantify the stubble biomass of timothy within the context of C sequestration.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».