Testing the suitability of thermal time models for forecasting spring wheat phenological development in western Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Predicting crop development stages is fundamental to many aspects of agronomy (e.g., pesticides and fertilizer applications). Temperature is the main factor affecting plant development and its impact on crop development is often measured using thermal-time. We compared different thermal-time models to identify the best model for simulating spring wheat development in western Canada. Models compared include (i) North-Dakota growing-degree-day (NDGDD), (ii) growing-degree-day base-temperature zero (GDD 0 ), (iii) growing-degree-day base-temperature five (GDD 5 ), (iv) beta-function (BF), and (v) modified-beta-function (MBF). We utilised agro-meteorological data collected across western Canada from 2009–2011. Results showed that accumulated heat units/daily growth rates from the different models correlated well with spring wheat phenology with R 2 ≥ 0.91 and P < 0.001. However, when the developed models were used to predict time (calendar-days) from planting to anthesis for cultivar AC-Barrie, the BF and MBF models performed poorly. Average predicted times from planting to anthesis by NDGDD, GDD 0 , GDD 5 , BF, and MBF models were 63, 63, 62, 65, and 64 d, respectively; while the actual observed time was 60 d. Root-mean-square error (RMSE) for NDGDD was 4 d, 5 d for GDD 0 and GDD 5 , and 6 d for BF and MBF. These findings suggest that simple GDD-based models performed better than more complex BF-based models.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle