A Wheat Grazing Model for Simulating Grain and Beef Production: Part II—Model Validation
Notice bibliographique
Résumé
Computer models must be thoroughly evaluated before being used for decision‐making. The objective of this paper is to evaluate the ability of a newly developed wheat grazing model to predict fall–winter forage and winter wheat ( Triticum aestivum L.) grain yield as well as daily weight gains of steer ( Bos taurus ) grazing on wheat pasture in Oklahoma. Experimental data of three independent field studies were used. The first was a variety trial in which fall–winter forage and grain yields were harvested. The second was a planting date experiment in which forage in the fall–winter period and grain yields were harvested. The third was a steer grazing experiment in which standing wheat biomass and steer weight gain were monitored. For the variety trials, the model efficiency (ME), which reflects how well model predictions match measured data (1 means a perfect match), was 0.102 for fall–winter forage prediction and 0.367 for grain yield. For the planting date experiment, the ME was 0.615 for predicting fall–winter forage yields and 0.409 for grain yields when a root downward extension rate of 20 mm d −1 was used. In the steer grazing experiment, the relationship between average daily weight gain and forage allowance was adequately represented by the model. For the total steer weight gains in a wide range of stocking rates and grazing durations, the ME was 0.616. Overall results show that the model, if well calibrated, has the potential to predict fall–winter forage and grain yields as well as mean daily weight gain per steer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».