MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2896197879 · doi:10.5539/jas.v10n11p158

Soybean and Maize Zoning in West African Economic and Monetary Union—A simulation Approach

2018· article· en· W2896197879 sur OpenAlexvenueno aff
Marcela dos Santos Müller, Durval Dourado Neto, Klaus Reichardt, Luís Carlos Timm, Felipe Fadel Sartori, Guilherme Felisberto, Thaise Dieminger Engroff

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZoningYield (engineering)AgricultureGeographyCropAgricultural economicsEconomicsForestryPolitical scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The West African Economic and Monetary Union (abbreviated as UEMOA from its name in French: Union Économique et Monétaire Ouest-Africaine) is an organization of eight West African countries: Benin, Burkina Faso, Ivory Coast, Guinea-Bissau, Mali, Niger, Senegal and Togo. This region suffers an agricultural yield gap mainly due to misplanning of crop zoning. Our study aimed to perform an agricultural zoning for maize and soybean in the UEMOA region based on (i) potential yield (carbon dioxide, temperature, photosynthetically active radiation, photoperiod and genotype), (ii) attainable yield, under high crop management and technology inputs and (iii) actual yield. Results show that the UEMOA region is very suitable for growing maize and soybeans; however, a large gap exists between attainable and actual yields. It is shown that the adoption of better management and technology strategies is a way to greatly increase local yields.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Agricultural ScienceMême sujetAgronomic Practices and Intercropping SystemsTravaux en français237 207