“Equipped by a set of fine and moving observations” : On the translation of Mary Hays's Memoirs of Emma Courtney into French
Notice bibliographique
Résumé
This paper demonstrates the use of climatological data and published information to develop a thaw-freeze/freeze-kill indicator for fruit trees during flowering. In fruit-producing regions, when budding and flowering occur before the last spring freeze, a freeze-kill event can cause substantial losses. As spring onset is occurring earlier with climate change, thaw-freeze events have the potential to become more of a hazard both in terms of current production and in terms of potential adaptation strategies. To model the spring thaw-freeze and its magnitude or intensity, we proposed an indicator based on the accumulation of daily minimum temperature between successive freezing dates and its maximum value over the spring. This indicator was tested on apple and peach production in southern Ontario, Canada, using data from eight climate stations in southern Ontario. The indicator showed promise in its utility in that its magnitude was greater when freezing occurred after blooming and it was demonstrated to be correlated to the estimated blooming dates of apple and peach fruits grown in southern Ontario. The annual series was shown to fit the generalized extreme value distribution thereby allowing the extreme risk to be modelled and the return period to be calculated. It was also shown that the reported thaw-freeze events that caused significant apple and peach losses had a return period on the order of 10 years.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».