Irrigation de précision : un choix économique? : analyse de la pertinence de gérer les irrigations à l'aide de tensiomètres dans la culture de la fraise au Québec et en Californie
Notice bibliographique
Résumé
L’analyse de la pertinence économique de l’irrigation de précision dans la culture de la fraise en plein champ, au Québec et en Californie, s’inscrit dans un contexte d’augmentation de la population et de rareté accrue de l’eau à l’échelle mondiale. Il y a donc nécessité d’améliorer les pratiques d’irrigation de façon à faire une utilisation rationnelle de l’eau. Dans un premier temps, une comparaison entre la méthode de gestion de l’irrigation conventionnelle et celle basée sur le potentiel matriciel du sol (ou tension) dans la culture de la fraise en Californie a été faite et la rentabilité de la seconde approche a été chiffrée. Puis, la pertinence économique de l’irrigation de déficit a été évaluée. Dans un deuxième temps, une analyse a permis de comparer l’irrigation fractionnée basée sur la tension dans le sol avec la pratique équivalente non fractionnée et de déterminer si le fractionnement de l’irrigation permettait d’investir dans un système d’irrigation automatisé au Québec. Les résultats de la première étude ont révélé que la gestion de l’irrigation basée sur la tension était hautement rentable par rapport à la régie conventionnelle et qu’elle était de surcroît plus économique en eau, peu importe la région en Californie. Les résultats ont aussi mis en lumière le fait que toute économie d’eau générée par une stratégie d’irrigation de déficit était coûteuse pour les producteurs de fraises. Les résultats de la deuxième étude ont quant à eux révélé que l’irrigation fractionnée permettait de générer des bénéfices additionnels par rapport à la régie non fractionnée dans un sol hautement perméable et que ces gains permettaient de rentabiliser l’investissement dans un système d’irrigation automatisé.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».