Predicting pasture and sheep production in the Victorian Mallee with the decision support tool, GrassGro
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The GrassGro decision support tool was designed to quantify sheep and pasture production in response to management and climate variability in temperate Australia, and has been tested in temperate but not low-rainfall Australian conditions. Data from field experiments and from on-farm monitoring was used to test GrassGro predictions of annual and perennial pasture production, and sheep production at 4 locations throughout the Victorian Mallee, which is a low-rainfall area (275–375 mm annually). Predictions of long-term pasture production were then made. Predictions of the herbage biomass of annual pastures closely matched observed data for both a sandy loam (1991–2002 data) and a whole paddock (combining sandy loam and loam and sand) (2001–2002 data) soil type, at several locations across the Victorian Mallee. Linear regression between observed and simulated (April to September) data produced coefficients, significance and root mean square error of r2 = 0.81, P<0.001, 217 kg DM/ha, respectively, for sandy loam soil types and r2 = 0.94, P<0.001, 72 kg DM/ha, respectively, for whole paddock soil types. A series of simulations for individual years from 1970 to 2002 quantified the large impact of climate variability and demonstrated that seedbank and location, but not soil fertility, had a large influence on annual pasture production. However, GrassGro underestimated the production of the perennial pasture, lucerne (r2 = 0.2). GrassGro was also unable to adequately predict sheep production because it failed to take into account the sparse, clumpy structure of the low biomass pastures typical of this region. Methods to improve GrassGro were identified and included: (i) the need to adjust sheep intake from low biomass, sparse pastures, (ii) the ability to predict summer growing and autumn growing plant species, (iii) the ability to graze crop stubbles and (iv) refinements to the coefficients of equations used to model lucerne growth.
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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