Diagnosis of the nutrient compositional space of fruit crops
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
Tissue analysis is a useful tool for the nutrient management of fruit orchards. The mineral composition of diagnostic tissues expressed as nutrient concentration on a dry weight basis has long been used to assess the status of 'pure' nutrients. When nutrients are mixed and interact in plant tissues, their proportions or concentrations change relatively to each other as a result of synergism, antagonism, or neutrality, hence producing resonance within the closed space of tissue composition. Ternary diagrams and nutrient ratios are early representations of interacting nutrients in the compositional space. Dual and multiple interactions were integrated by the Diagnosis and Recommendation Integrated System (DRIS) into nutrient indexes and by Compositional Nutrient Diagnosis into centered log ratios (CND-clr). DRIS has some computational flaws such as using a dry matter index that is not a part as well as nutrient products (e.g. NxCa) instead of ratios. DRIS and CND-clr integrate all possible nutrient interactions without defining an ad hoc interactive model. They diagnose D components while D-1 could be diagnosed in the D-compositional Hilbert space. The isometric log ratio (ilr) coordinates overcome these problems using orthonormal binary nutrient partitions instead of dual ratios. In this study, it is presented a nutrient interactive model as well as computation methods for DRIS and CND-clr and CND-ilr coordinates (CND-ilr) using leaf analytical data from an experimental apple orchard in Southwestern Quebec, Canada. It was computed the Aitchison and Mahalanobis distances across ilr coordinates as measures of nutrient imbalance. The effect of changing nutrient concentrations on ilr coordinates are simulated to identify the ones contributing the most to nutrient imbalance.
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.
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) | 0,001 | 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 découle