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Enregistrement W2996343877 · doi:10.3390/agriculture9120263

Agroclimatic Risk Zoning of Avocado (Persea americana) in the Hydrographic Basin of Paraná River III, Brazil

2019· article· en· W2996343877 sur OpenAlexaff
Nathan Felipe da Silva Caldana, Pablo Ricardo Nitsche, Alan Carlos Martelócio, Anderson Paulo Rudke, Geovanna Cristina Zaro, Luiz Gustavo Batista Ferreira, Paulo Vicente Contador Zaccheo, Sérgio Luiz Colucci de Carvalho, Jorge Alberto Martins

Notice bibliographique

RevueAgriculture · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and biological studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerseaZoningContext (archaeology)GeographyEnvironmental scienceAgricultureStructural basinWater balanceWater resource managementAgroforestryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fruticulture is a prominent component of Brazilian agriculture. Studies have shown that climatic variability and its impact on the physiological development of plant species are fundamental for planning the agricultural calendar, resource conservation, and sustainable management of production. In this context, one of the first criterion for planting a crop is agroclimatic zoning, since it provides information on climate-related risks and aids decision-making and agricultural planning. The objective of this study was to carry out climatic risk zoning for avocado (Persea americana Mill.) in the basin of Paraná River III, Paraná State, Brazil. Meteorological data from 43 stations, from 1976 to 2018, were used. The climatic risk analysis was based on the requirements of the avocado for precipitation, water balance, average annual temperature, and frost tolerance. Statistical and geoprocessing techniques ensured full regional coverage of data and contributed to decision-making. The results identified favorable climatic conditions for all climatic variables in the western part of the river basin. Despite water deficits in some months, rainfall and water balance were not restrictive for avocado production in the region. Avocado tree cultivation is not recommended in the eastern part of the basin, where there is a considerable risk of frost.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,172 · 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'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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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