Gestion de l'irrigation des laitues romaines (Lactuca sativa L.) cultivées en sol organique
Notice bibliographique
Résumé
Au Canada, les producteurs de laitue au champ souhaitent améliorer l'irrigation afin de réduire les besoins en eau et le lessivage de l'azote et du phosphore dans le sol. Une bonne gestion peut mener à une utilisation plus rationnelle de l'eau, maximiser la productivité et réduire l'incidence de désordres physiologiques chez la laitue cultivée en mottes cubiques et en sol organique. Les hypothèses de cette étude sont que la productivité et l'incidence de la brûlure de la pointe de la laitue romaine sont affectées par le potentiel matriciel du sol qui varie selon les types de sol organique et la profondeur des contenants de culture. L'objectif général de cette étude est de mettre au point une régie d'irrigation adaptée aux besoins des cultures en sols organiques et aux contraintes environnementales et ainsi, obtenir une meilleure croissance végétale grâce à une meilleure synchronisation des besoins d'irrigation de la culture. Pour ce faire, différentes gestions d'irrigation ont été étudiées de même que l'influence de la profondeur de sol sur la croissance des transplants de laitue romaine. Des essais effectués en chambre de croissance (CAC) et en serre ont permis de conclure qu'une gestion de l'irrigation entre -20 et -30 kPa augmente la productivité de la laitue romaine à la récolte mais affecte peu l'incidence de la brûlure de la pointe.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».