Adaptation du modèle sol-culture STICS à des agroécosystèmes du Québec pour simuler les dynamiques à long terme du carbone et de l’azote
Notice bibliographique
Résumé
La description et la comprehension du fonctionnement des cycles du carbone (C) et de l’azote (N) dans les agroecosystemes sont fondamentales. L’approche par modelisation s’avere un outil incontournable et pertinent pour simuler la dynamique de ces deux elements dans le systeme sol-plante-environnement. STICS est un modele integrant le fonctionnement des cultures et des sols, qui a ete construit et evalue dans des agrosystemes de climats temperes. Le modele est capable de simuler a la fois des variables agronomiques et des variables environnementales (Brisson, al., 1998). Le module ecophysiologique de STICS, qui decrit le cycle annuel de croissance et developpement d’une culture, a ete adapte aux climats froids et humides du Quebec. Toutefois l’application du modele a ces contextes agropedoclimatiques particuliers reste encore limitee a la saison de vegetation. Des adaptations supplementaires des modules decrivant les cycles du C et N du sol sont necessaires pour une simulation a long terme (Jing et al., 2017). Notre objectif est de parametrer les modules de STICS decrivant la transformation du C et de N dans le sol pour permettre d’effectuer des simulations pluriannuelles des agroecosystemes au contexte du Quebec. Deux essais de longue duree ont ete selectionnes. L’un de 30 ans est situe au Saguenay-Lac-Saint-Jean (Ferme experimentale de Normandin) et croise trois facteurs (succession culturale, travail du sol et type de fertilisation) sur un sol de l’ordre des gleysol humique/Humic Cryaquept. L’autre de 26 ans est situe a Saint-Jean-sur-Richelieu (Ferme experimentale de L’Acadie) et croise deux modalites de travail du sol avec trois niveaux de fertilisation minerale azotee sur un sol de l’ordre des gleysol humique orthique/Typic haplaquept. Pour ces essais, nous beneficions des donnees sur les teneurs en C, N organique et mineral du sol et de sa densite apparente. Les rendements annuels en grains, pailles et fourrages ainsi que leur teneur en N ont egalement ete enregistres. Ces donnees experimentales seront reparties entre des jeux de donnees de parametrage et de validation. Le modele sera parametre avec les donnees experimentales, completees par des donnees publiees dans la litterature specifique des climats froids notamment pour les parametres des fonctions mathematiques decrivant l’effet de la temperature sur les processus de transformation de C et N. Si la reduction des ecarts entre les observations et les simulations semble necessaire, on procedera a l’optimisation des parametres n’ayant pas de signification biologique ou physique par ajustement mathematique. Enfin, le reste des donnees experimentales sera exploite pour valider les deux modules de STICS en analysant leur capacite predictive. Les resultats de l'etude permettront de confirmer la genericite du modele et d’etendre son domaine de validite et d’application aux agroecosystemes du Quebec.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».