Estimating the yield potential of short-rotation willow in Canada using the 3PG model
Notice bibliographique
Résumé
The ability to predict short-rotation coppice (SRC) willow productivity for a given region would be very helpful for large-scale deployment of this crop. The objectives of this study were to calibrate and validate the 3PG model for two commonly used clones (SX64 and SX67) and to provide yield potential estimates for 16 sites across Canada. One dataset for each clone, including leaf area index (LAI) and stem biomass, was used for calibrating parameters controlling leaf and stem growth. All other datasets, coming from eight different willow plantations, were used for model validation. Model performance was good in predicting stem biomass for the SX64 (normalized mean error (NME) = –8%, normalized root mean square error (NRMSE) = 22%) and SX67 (NME = –3%, NRMSE = 16%) clones. Predictions were more scattered for LAI, with NRMSE close to 35% and 33% and NME of 1% and 8% for SX64 and SX67, respectively. The simulation results show that the greatest yields were obtained with the three-year rotation for the SX67 clone, whereas a two-year rotation seemed to be more appropriate for the SX64 clone. The simulation results also show that growing degree-days had a significant impact on yield potential, which varied from 10.5 to 16.5 t DM·ha−1 for SX64 and from 7.5 to 11.5 t DM·ha−1 for SX67.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».