MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2275815620 · doi:10.5539/jas.v8n3p56

Rainfall Patterns Associated with the Oceanic Niño Index in the Colombian Coffee Zone

2016· article· en· W2275815620 sur OpenAlexvenueno aff
Andrés J. Peña-Q., L. Natalia Bermúdez-F., Néstor M. Riaño-H.

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoffee research and impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceAgricultureClimatologyPhenologyCropIndex (typography)GeographyHomogeneousPhysical geographyAgronomyMathematicsForestryBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Farming is one of the most water-demanding activities in the world. In Colombia, a coffee crop planted with rust-resistant varieties requires between 1500 and 1800 mm of annual rainfall. Crop phenological stages such as flowering and production are determined by the behavior and amount of rainfall. The aim of this study was to evaluate the effect of the Oceanic Niño Index (ONI) on the cumulative rainfall for the Colombian coffee zone. Simple correlations between the Oceanic Niño Index and cumulative monthly rainfall level were analyzed. The correlation coefficient and the p-value were determined for each station analyzed and for each month of the year. The objective is to determine if the ONI could be used in a forecast by analogy—an old but effective method to make decisions in agriculture—and mainly to define adaptation strategies. We found that the relationship between the ONI and cumulative rainfall did not have a homogeneous behavior throughout the country. There are different behaviors, and those depend on the seasons and regions. ONI has a high impact on the rainfall of the dry seasons in the center and sometimes in the south of the country. However in the north, there are no significant effects of this index. It means that other indices should be used to quantify the effect of El Niño and La Niña on the rainfall of the Colombian coffee zone or, on the other way, the use of other climate variability triggers, such as the Pacific Decadal Oscillation or the North Atlantic Oscillation.</p>

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Agricultural ScienceMême sujetCoffee research and impactsTravaux en français237 207