Hierarchical Bayesian Estimation of a Stochastic Plateau Response Function: Determining Optimal Levels of Nitrogen Fertilization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article seeks to determine the optimal level of nitrogen to apply to winter wheat. The article makes two methodological contributions. One is to extend the estimation of a stochastic plateau function to the case where the plateau has a beta distribution instead of a normal distribution. The second is to adapt hierarchical Bayesian methods as an alternative to the frequentist approach to estimate wheat yield response to nitrogen fertilizer. The economically optimal rate of nitrogen varies between 64 and 169 kg/ha and is consistently higher with the Bayesian method and higher under most scenarios when nonnormality is assumed for the plateau parameter. Based on the likelihood odds ratio, the normal distribution is preferred with maximum likelihood estimation. But, based on the deviance information criterion, the beta model is preferred with the Bayesian estimation. Cet article a pour objectif de déterminer le niveau optimal d'azote à appliquer au blé d'hiver. L'article apporte deux contributions méthodologiques. L'un consiste à étendre l'estimation d'une fonction de plateau stochastique au cas où le plateau a une distribution bêta au lieu d'une distribution normale. La seconde consiste à adapter les méthodes bayésiennes hiérarchiques comme alternative à l'approche classique pour estimer la réponse du rendement du blé à l'engrais azoté. Le taux d'azote économiquement optimal varie entre 64 kg ha‐1 et 169 kg ha‐1 et est toujours plus élevé avec la méthode bayésienne et plus élevé dans la plupart des scénarios lorsque la non‐normalité est supposée pour le paramètre plateau. Selon le rapport de probabilité, la distribution normale est préférée avec l'estimation du maximum de vraisemblance. Mais, en fonction du critère d'information de déviance, le modèle bêta est préféré en utilisant la méthode d'estimation bayésienne.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».