Élaboration de normes DRIS provisoires pour des transplants de céleri
Notice bibliographique
Résumé
Nous avons utilisé une banque de données contenant 215 observations pour obtenir des normes DRIS (Diagnosis and Recommandation Integrated System) provisoires pour des transplants de céleri ( Apium graveolens var. Dulce ). La détermination des normes s'est faite en considérant un groupe de tête au rendement supérieur ou égal à 1600 g/plant (27 % de la population). Sur 45 rapports nutritionnels mesurés dans la partie aérienne des transplants, 26 ont présenté des rapports de variance permettant de distinguer significativement le groupe produisant des rendements supérieurs. Le coefficient de corrélation entre l'indice de déséquilibre nutritionnel (IDN) et les rendements s'est révélé très significatif. Les normes provisoires ont été confrontées à un ensemble indépendant de données obtenues chez des producteurs de la région du sud de Montréal (Québec). Les IDN calculés sur ces plantes échantillonnées au stade implantation (environ 27 jours après la plantation) ont été significativement corrélés aux rendements, malgré le fait que le tissu échantillonné et le stade de croissance aient été relativement éloignés de ceux correspondant aux normes. Les normes ont permis d'identifier la cause probable d'un problème de croissance induit par l'utilisation d'une solution fertilisante ne convenant pas à la production de transplants.
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.
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) | 0,001 | 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 ».