Simulating forage crop production in a northern climate with the Integrated Farm System Model
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Notice bibliographique
Résumé
Jégo, G., Rotz, C. A., Bélanger, G., Tremblay, G. F., Charbonneau, E. and Pellerin, D. 2015. Simulating forage crop production in a northern climate with the Integrated Farm System Model. Can. J. Plant Sci. 95: 745–757. Whole-farm simulation models are useful tools for evaluating the effect of management practices and climate variability on the agro-environmental and economic performance of farms. A few process-based farm-scale models have been developed, but none has been evaluated in northern regions with boreal and hemiboreal climates characterized by a short growing season and a long period with snow cover. The study objectives were to calibrate the grass sub-model of the Integrated Farm System Model (IFSM) and evaluate its predictions of yield and nutritive value of timothy and alfalfa, grown alone or in a mixture, using experimental field data from across Canada, andto assess IFSM's predictions of yield of major annual crops grown on dairy farms in eastern Canada using regional yield data from two contrasting regions. Several timothy and alfalfa datasets combining sites, years, harvests, and N fertilization rates were used to calibrate and evaluate the model. For timothy and alfalfa, the model's accuracy was globally satisfactory in predicting dry matter yield and neutral detergent fiber concentration with a normalized root mean square error (NRMSE)<30%. For N uptake, the scatter was a bit larger, especially for timothy (NRMSE= 49%), mainly because of a small range in the measured data. The model's accuracy for predicting the yield of annual crops was generally good, with an NRMSE<30%. Adding timothy and alfalfa to the grass sub-model of IFSM and verifying the model's performance for annual crops confirmed that IFSM can be used in northern regions of North America. In addition, the model was able to simulate the yield and nutritive value of a timothy–alfalfa mixture, which is the most common perennial mixture used in Canada.
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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 | 0,001 |
| 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