Notice bibliographique
Résumé
Assessing On-Farm Irrigation Water Use Efficiency in Southern Ontario In southern Ontario, irrigation is essential for high value horticultural crop production to overcome insufficient rainfall and achieve stabilized crop production. In a context where competition for limited water resources intensifies due to the expansion of the agricultural sector, increasing urban development and tourism, and potential climate change impacts, conserving water through efficient irrigation has become a key solution to address this growing challenge. The implementation of advanced soil water monitoring technologies and water budgeting for improved irrigation scheduling is explored to conserve water and thus cope with increasing competing demands for limited water supplies. Soil moisture was measured by gravimetric sampling in conjunction with several modern soil water sensors over the course of the 2007 growing season at 15 field sites located in southern Ontario where high value horticultural crop production is predominant. Quantities of irrigation water used were measured by flow meters that were installed at three of these sites. In addition, two grower surveys were administered: the first to collect information on current irrigation scheduling practices, and another to determine the appropriateness of the soil moisture monitoring sensors. On-farm irrigation performance was assessed by comparing calculated crop water requirements (using the water budget method) with growers' estimates of irrigation water use with soil moisture measurements taken during the growing season. In five out of six experimental zones, water was either excessively or insufficiently applied. In
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».