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Enregistrement W2609663481 · doi:10.1071/cp16426

An improved CROPR model for estimating cotton yield under soil aeration stress

2017· article· en· W2609663481 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCrop and Pasture Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to water stress
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaKey Technologies Research and Development ProgramNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAerationLysimeterMathematicsAgronomyGossypium hirsutumMean squared errorLoamDry matterYield (engineering)Soil waterEnvironmental scienceSoil scienceStatisticsBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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%.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,240 · 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