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Enregistrement W2997922097 · doi:10.15454/5zao4b

Concevoir et expérimenter des vergers agroforestiers en Agriculture Biologique (VERtiCAL).

2019· article· en· W2997922097 sur OpenAlexfundno aff
Laurie Castel, Ségolène Plessix, Chloe Gaspari, François Warlop

Notice bibliographique

RevueOrganic Eprints (International Centre for Research in Organic Food Systems, and Research Institute of Organic Agriculture) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésForestryAgricultureGeographyBiodiversityAgroforestrySpecies richnessAgricultural scienceEnvironmental resource managementEnvironmental protectionEcologyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The VERtiCAL research project focused from 2013 to 2018 on the spatial and temporal diversification of fruit tree systems as a relevant mean for reducing pesticide use. The project resulted in the design and assessment of two fruit agroforestry systems (AFS), called "TAB" and "Durette", managed in organic farming and with specific technical and economic characteristics. The project allowed co-design experiences and led to the development of a new tool for ex ante assessment of AFS. First results show a 52% reduction of pesticides on the TAB system compared to a conventional reference system while reaching yield objectives, and a very low reliance to pesticides on the Durette system. As for biodiversity, specific richness of birds increased from 12 to 24 species on the Durette system, from 24 to 35 on the TAB system. Spatial planning fulfills the working organization, but does not make it possible to fully control pests yet. Results will be consolidated in the continuing EMPUSA project (2019-2025). Both sites are now important demonstration sites for farmers and agricultural advisors interested in implementing AFS.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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