Improving the Prediction of Processing Bean Maturity Based on the Growing-degree Day Approach
Notice bibliographique
Résumé
Four snap bean ( Phaseolus vulgaris L.) cultivars, Goldrush, Teseo, Labrador, and Flevoro, were grown in irrigated fields of southern Quebec between 1985 and 1998. Data on phenology collected from these fields were used to determine which base temperature would best predict time from sowing to maturity. The optimal base temperature was 0 °C for `Goldrush', `Teseo', and `Labrador' and 6.7 °C for `Flevoro'. Adjusting different base temperatures for intermediate developmental stages (emergence, flowering) did not improve the prediction model. All years for a given cultivar were then used to determine the base temperature with the lowest coefficient of variation (CV) for predicting the time from sowing to maturity. A common base temperature of 0 °C was selected for all cultivars, since `Flevoro' was not very sensitive to changes in base temperature. This method improved the prediction of maturity compared with the conventional computation growing-degree days (GDD) with a base of 10 °C. For the years and cultivars used in this study, calculating GDD with a base of 0 °C gave an overall prediction of maturity of 1.7, 1.5, 2.0, and 1.4 days based on average absolute differences, for `Flevoro', `Goldrush', `Teseo', and `Labrador', respectively.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».