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Enregistrement W3084410587 · doi:10.5539/jas.v12n10p225

Soil Temperature Patterns During the First Sugarcane Growth Stages Under a Different Crop Management in the Cauca River Valley, Colombia

2020· article· en· W3084410587 sur OpenAlexvenueno aff
Andrés Javier Peña Quiñones, Christian José Mendoza Castiblanco

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSugarcane Cultivation and Processing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceSowingSoil waterCropAgronomyCrop managementGrowing seasonSoil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For several years, the Colombian sugarcane industry had sugar and ethanol as its primary products. However, during the last years, sugar mills opened a new market based on products before considered waste. This new market offers a new possibility for harvest-waste utilization. However, if the waste becomes an income source, crop management will change. Collecting sugarcane waste for its utilization in making some other products, would mean a new crop management scenario left the soil bare soil during the first stages of planting and ratoon canes. We simulated a bare soil condition using mesocosms, for the three most representative soil textures of the Cauca river valley, and we measured soil temperature at different depths during the most convenient planting season (March-April). Results demonstrated differences in soil temperature patterns, especially in sandy soils, which tend to have higher thermal amplitudes in all layers. The parameters of linear regressions that relate temperature of layers, including air temperature, give information related to the thermal properties of soils, and therefore, it is possible, under Cauca Valley conditions, in the future to infer soil temperature from air temperature.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2020
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