COMPARISON OF CLEANING PERFORMANCE FOR ROW CLEANERS ON A STRIP TILLAGE IMPLEMENT
Notice bibliographique
Résumé
Strip-tillage implements remove the residue from previous crops and form a seedbed ready for planting.An experiment was conducted to evaluate 5 row-cleaning devices.The proportion of residue removed by the implement was used as the performance indicator.Each of the 5 devices was evaluated at 2 speeds and orientations on the implement.The devices were tested in two blocks (fields) of corn residue (one high residue and one medium residue), and one field of wheat residue.An analysis was conducted, using a mixed-effects model, to compare the performance of the cleaners operating in the different conditions.All cleaners performed well, with no statistical difference in mean performance.All row cleaners performed more consistently in wheat residue, compared with performance in corn residue.Numerically, the consistency of the different cleaners was different, with one configuration performing less consistently than the other four.Edge-effects of the outside row unit of the implement had, in most cases, an insignificant effect on the row unit's cleaning performance.'Electrical Power' labs as a teaching assistant has given me a new and different perspective on the learning experience.I know time is something we often find ourselves short of and I want you to know how much I appreciate the time you have all (Drs.Crowe, Roberge, and Noble) devoted to me throughout this project -from meetings and discussions to document reviewing.Jacky Payne played a critical role in the execution of this research.Without you, I would have been unable to complete the field trials.Thank-you for organizing and constructing the v prototype equipment for the tests, for your time and patience throughout the period we were in Texas, for sharing your extensive agronomic knowledge and expertise with me, and introducing me to authentic Texas-style BBQ...I would like to thank Tracey Meiners and Tim Olson from CNH Goodfield for providing me the opportunity to perform research on strip-tillage equipment produced at the Goodfield facility and for
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».