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Enregistrement W2736133751

Les cultures intermédiaires pour une production agricole durable

2013· preprint· fr· W2736133751 sur OpenAlexaff
Éric Justes, Nicolas Beaudoin, Patrick Bertuzzi, Raphaël Charles, Julie Constantin, Carolyne Dürr, Carole Hermon, Alexandre Joannon, Christine Le Bas, Bruno Mary, Catherine Mignolet, Françoise Montfort, Laurent Ruiz, Jean‐Pierre Sarthou, Véronique Souchère, Julien Tournebize

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2013
Typepreprint
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensEmployment and Social Development CanadaImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

/ La présence de nitrate en excès dans les eaux de surface et les nappes phréatiques posent des problèmes de santé publique et de dégradation de l'environnement. L'une des solutions est la culture intermédiaire : une culture implantée entre deux récoltes de cultures principales. Un guide aux éditions Quae fait la synthèse des connaissances scientifiques à ce sujet.\nCette étude, commanditée par les ministères de l'Agriculture et de l'Environnement, vise à évaluer l'efficacité de ces cultures intermédiaires pour piéger les nitrates du sol durant l'interculture et avant leur transfert vers les eaux. Elle fait aussi le point sur les autres services écosystémiques rendus par les cultures intermédiaires : protection des sols contre l'érosion hydrique, séquestration de carbone dans les sols, impact sur les émissions de gaz à effet de serre, contribution au contrôle des maladies et ravageurs, etc. Près de 1,4 millions de simulations ont été réalisées et permettent de préciser les conditions de mise en place de ces cultures intermédiaires.\nLe guide a été réalisé sous l'impulsion d'un collectif d'experts, constitué de chercheurs représentant diverses disciplines (sciences du sol, agronomie, droit,...) et appartenant aux organismes de recherche ou d'enseignements supérieurs suivants : Inra, Irstea, ENSAT, Université de Toulouse, Agroscope (Suisse). Des experts de terrain des instituts techniques et des chambres d'agriculture ont également été consultés.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,006

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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