MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2975588816

SkySquirrel, una nueva tecnología que facilita la detección de enfermedades a los viticultores

2017· article· es· W2975588816 sur OpenAlexaboutno aff
D. Subirá

Notice bibliographique

RevuePhytoma España: La revista profesional de sanidad vegetal · 2017
Typearticle
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueHorticultural and Viticultural Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesCartographyGeographyArtPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El impacto de las enfermedades de la vid para los viticultores puede ser catastrofico, ya que puede afectar tanto a la calidad de los frutos, pigmentacion o contenido de azucares como al volumen de produccion, traduciendose en perdidas economicas significativas. A nivel mundial, las enfermedades estan costando a la industria vitivinicola mas de 15 mil millones de euros de perdidas al ano. Pero SkySquirrel Technologies, con sede en Canada, esta demostrando como puede facilitar la deteccion de enfermedades a los viticultores con una tecnica que combina la imagen multiespectral con la cartografia aerea. SkySquirrel Technologies, una compania especializada en teledeteccion con drones y VineView Imaging, una firma que es sinonimo de precision para la industria de los vinos Premium en California desde hace mas de 15 anos, se han unido para ofrecer a los viticultores los diagnosticos mas precisos y de mas alta resolucion del mercado y juntos, mediante I+D orientada a resultados, han construido una reputacion reconocida a nivel mundial. La tecnologia de SkySquirrel mide con precision el vigor de la vid, el estres hidrico y distintas enfermedades de la vid con una precision que llega a nivel de planta. Durante decadas, el Indice de Vegetacion de Diferencia Normalizada (NDVI) ha sido el estandar de la industria vitivinicola para medir el vigor de la vid, pero a menudo ofrece datos inexactos debido a factores como el angulo solar, las sombras y variaciones del suelo. SkySquirrel utiliza el Indice de Vegetacion Mejorado (EVI), para corregir estas inexactitudes teniendo en cuenta en el angulo de incidencia solar y las condiciones atmosfericas. Mediante el uso de longitudes de onda adicionales, el ajuste de calculos multiespectrales y eliminando el efecto del suelo y de la cobertura vegetal entre hileras, SkySquirrel proporciona los datos de vigor mas fiables y de mayor calidad de vinedos disponibles en el mercado.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhytoma España: La revista profesional de sanidad vegetalMême sujetHorticultural and Viticultural ResearchTravaux en français237 207