Irrigation Requirements and Yields of Maize Crop Under Future Climate in Some Cities of Northern Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
Using meteorological data obtained from Regional Model (REMO), maize yields from the years 2020 to 2099 were simulated by AquaCrop Model in Maroua, Garoua and Kaélé. These future yields are almost nil for the three cities. In view to determine the minimum quantities of water needed to improve them, the hypothesis of no water moisture stress was considered. For the four periods of 20 consecutive years (2020-2039, 2040-2059, 2060-2079 and 2080-2099), average yields of 5.21, 5.11, 4.97, and 4.73 ton/ha are obtained in Garoua, 5.05, 4.97, 4.64, and 3.87 ton/ha in Maroua and 4.91, 4.82, 4.51 and 3.69 t/ha in Kaélé. The average quantities of water irrigation (also obtained with AquaCrop) for the same periods are 13, 19, 46 and 78 mm for Garoua; 34, 48, 84 and 147 mm for Maroua and 57, 68, 111 and 171 mm for Kaélé. The yields by considering these irrigation water quantities are improved and the following values are obtained for the four periods indicated above: 5.20, 5.10, 4.99 and 4.82 ton/ha for Garoua; 5.10, 5.00, 4.78 and 4.35 ton/ha for Maroua and 4.99, 4.91, 4.75 and 4.50 ton/ha for Kaélé.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».