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Enregistrement W2499486586 · doi:10.1201/9780203026472-23

The Raised Bed System of Cultivation for Irrigated Production Conditions

2004· book-chapter· en· W2499486586 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGreenhouse Technology and Climate Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduction (economics)Environmental scienceAgricultural engineeringWater resource managementAgroforestryEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The adoption of conservation agriculture technologies, which are characterized by minimal soil disturbance (tillage) before seeding (with the ultimate aim being zero-till seeding) and by diverse strategies to increase crop residue retention on the soil surface to ensure full ground cover (leading essentially to biological tillage) over time, has dramatically increased in many countries over the past 25 years. For example, there are now over 28 million ha of zero-till seeding in Latin America with the bulk concentrated in the southern cone countries of Brazil, Argentina, and Paraguay (Derpsch, 2001). Table 1 lists the adoption of zero-till in the world up to 2001 (Derpsch, 2001). Much of this acreage is zero-till with residue retention. However, upon closer inspection, the adoption of reducedzero-till seeding combined with surface crop residue retention in the countries mentioned above as well as other large area adopters such as the United States, Canada, and Australia, and particularly for wheat production systems, has occurred mainly by large-scale farmers and nearly universally for rainfed production systems with a few exceptions where sprinkle irrigation is used. The apparent exclusion of small-scale farmers in general and for essentially all surface-irrigated production systems (especially where irrigated wheat is a major crop in the system) has several explanations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,010

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations96
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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