ITK Vigne, a decision-support tool to adapt wine production to climate change, with or without irrigation
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is an important challenge for most wine producing countries, since wine quality is closely linked to terroir, an interaction between soil, climate and training method. Hence a change in climate should induce a change in viticultural techniques, if one wants to keep the typicity of his appellation wines. In the Mediterranean region, the evolution towards warmer and drier summers has a strong and generally unfavourable influence on vineyard productivity (i.e.: yield and quality). Optimal vine water status dynamics have been therefore defined to produce distinctive wine profiles. However, the latter approach is rarely implemented in practice, since classical methods to measure grapevine water status are either too tedious or too expensive to be implemented on a large scale.To overcome those limits, a model-based decision support system (DSS), named iTKVigne, has been developed by a consortium led by ITK Company. The models included in this DSS were specifically adapted from former work done by INRA and CIRAD, and have been tested in the field from 2009 to 2013. After an initial calibration, this DSS has proven to be able to provide a very satisfactory estimation of pre-dawn water potential according to the soil, climate and vineyard training method at significantly lower cost than classical techniques. Unlike physical water status measurements, iTKVigne does not only allow a more accurate and water saving irrigation (irrigation quantities are generally reduced by about 15% when compared to current irrigation practices), it also allows adapting the training method according to the desired production objective, for winegrowers who cannot or do not want to irrigate. It may also be used as a tool to forecast on a production objective basis the future water requirements of new irrigation perimeters.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».