MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4200584026 · doi:10.1002/agj2.20970

Improved ALMANAC simulations of upland switchgrass ecotypes in the northern United States

2021· article· en· W4200584026 sur OpenAlexaboutno aff
Rob A. Proulx, Michael J. Hill, Soizik Laguette

Notice bibliographique

RevueAgronomy Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioenergy crop production and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPanicum virgatumEcotypeEnvironmental scienceBiomass (ecology)AgronomyYield (engineering)PhenologyGrowing seasonBioenergyBiofuelBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This investigation used a modified parameterization of the Agricultural Land Management Alternative with Numerical Assessment Criteria (ALMANAC) model to improve simulated growth and biomass yield of upland switchgrass (Panicum virgatum L.) ecotypes in northern U.S. locations. Leaf area development, biomass accumulation, and N utilization of upland ecotypes were parameterized by field evaluations from Montreal, QC, Canada, and sites throughout the northern U.S. Great Plains. Resulting ALMANAC simulations were validated against measured yields from 66 location–years of switchgrass production across 13 sites in Minnesota, North Dakota, and South Dakota. As contrasted to the model defaults, the modified parameterization reduced RMSE of annual simulated yields from 3.77 to 2.62 Mg ha−1 and improved percentage bias from −16 to 13%. Model performance was most improved in environments with no N fertilization, where ALMANAC simulated annual yields with an RMSE of 1.73 Mg ha−1 and percentage bias of −0.5%. Relative to the default ALMANAC parameterization, the modified parameterization also simulated a longer growing season and extended the median simulated maturity date from 1 to 28 August, greatly improving the estimation of switchgrass phenology within the study region. Sensitivity analyses revealed that simulated switchgrass yield was unaffected by modifications of runoff curve number and was most affected by modifications of radiation use efficiency. The other seven parameter modifications each had a median yield impact of 0.57–1.4 Mg ha−1. This work provides an improved characterization of upland switchgrass ecotypes in northern U.S. locations for future ALMANAC users.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAgronomy JournalMême sujetBioenergy crop production and managementTravaux en français237 207