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Enregistrement W2602838159 · doi:10.17180/w3pk-w678

.  Associations céréale-légumineuse multi-services.

2023· preprint· en· W2602838159 sur OpenAlexaff
Guénaëlle Corre‐Hellou, Laurent Bedoussac, David Bousseau, Gaëtan Chaigne, Claude Chataigner, Florian Celette, Jean‐Pierre Cohan, Jean-Paul Coutard, J. C. Emile, Mathieu Floriot, Damien Foissy, Stéphanie Guibert, Jean‐Louis Hemptinne, M. Le Breton, C. Marceau, Frédéric Mazoué, Emmanuel Mérot, Thierry Métivier, Paul Morand, Christophe Naudin, Bertrand Omon, Innocent Pambou, Elise Pelzer, Loïc Prieur, Gilles Rambaut

Notice bibliographique

RevueOrganic Eprints (International Centre for Research in Organic Food Systems, and Research Institute of Organic Agriculture) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensCégep de Saint-Laurent
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have seen in the last decades in France a great simplification in crop successions in cereal farms and mixed farms with livestock with an increasing use of inputs and a standardization of crop management. The challenge is now to build more diversified agroecosystems through an ecological management of crop areas in order to increase yields and stability and to supply several ecosystemic services. This project has investigated the increase in crop diversity in space within the field through cereal-legume intercropping. Different services may be obtained in organic and conventional farming systems, in cereal and mixed farms with livestock. Intercropping can combine productivity, reduction of inputs, environmental impacts and stability against various biotic and abiotic constraints. Several practices have been tested in order to manage performance of intercrops for different aims. The advantages and constraints for different stakeholders such as collectors have been investigated and quantified.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,213 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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