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Enregistrement W2397548491 · doi:10.1139/cjps-2015-0129

Influence of production systems on return and risk from malting barley production in western Canada

2016· article· en· W2397548491 sur OpenAlexaffvenueabout
Elwin G. Smith, T. Kelly Turkington, John T. O’Donovan, M. J. Edney, P. E. Juskiw, Ross H. McKenzie, K. Neil Harker, George W. Clayton, K. Xi, William E. May, R. B. Irvine, S.A. Brandt, Eric N. Johnson, S.M. Perkovic

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensAgriculture Food and Rural DevelopmentAlberta Crop Industry Development FundAgriculture and Agri-Food CanadaBrandon UniversityUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHordeum vulgareSativumAgronomyFungicideCropBiologyPisumField peaProduction (economics)PoaceaeHorticultureEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Profitable malting barley (Hordeum vulgare L.) production systems are required to reverse the decline in area seeded to malting barley in western Canada. Systems that could increase the profitability of growing malting barley considered the previous crop, nitrogen (N) rate, and fungicide application. The net return (NR) and risk for these systems were computed from western Canada field data. Analysis of variance was used to evaluate the impact of systems on NR over 21 site-years of field data. Risk was evaluated with a stochastic simulation model. NR was higher and risk lower for malting barley when the preceding crop was field pea (Pisum sativum L.), when fungicide was applied at the flag leaf stage for leaf disease control, and when N was 50% of the recommended N rate. Therefore, malting barley should be grown on field pea stubble at a lower N rate, with fungicide applied when there are leaf diseases.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,209

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,167 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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