An improved CROPR model for estimating cotton yield under soil aeration stress
Notice bibliographique
Résumé
Accurate estimation of crop yield under aeration stress is crucial for field water table management. In this study, the CROPR crop model was improved in two aspects: (i) a new aeration factor, which was related to a drainage index, was proposed and used to represent the condition of soil aeration; and (ii) a multiplicative structure, instead of the original additive structure, was used in the calculation of dry matter accumulation to include the after-effect of aeration stress. Four-year lysimeter experiments on cotton (Gossypium hirsutum L.) growth under aeration stress were conducted from 2008 to 2011 to calibrate and validate both the original and improved CROPR. The results indicated that the improved CROPR performed better than the original CROPR and was suitable for simulating cotton yield under aeration stress. In the calibration, with the improved CROPR, the root-mean-squared error (RMSE) of seed cotton yield was 832.84 kg ha–1 with a normalised value (NRMSE) of 15.87%, whereas with the original CROPR, the RMSE was 973.03 kg ha–1 with an NRMSE of 18.55%. In the validation, with the improved CROPR, the RMSE of seed cotton yield was 686.22 kg ha–1 with an NRMSE of 14.87%; with the original CROPR, the RMSE was 1019.02 kg ha–1 with an NRMSE of 22.08%.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».