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Enregistrement W4212829201 · doi:10.1002/crso.20179

Evaluating Impacts of 4R Nutrient Stewardship

2022· article· en· W4212829201 sur OpenAlexaff
Tom Bruulsema

Notice bibliographique

RevueCrops & Soils · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensPlant Biotechnology Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStewardship (theology)LivelihoodAgricultureFood securityBusinessEnvironmental stewardshipLife-cycle assessmentCarbon footprintEnvironmental resource managementTipping point (physics)Nutrient managementQuality (philosophy)Environmental planningEnvironmental economicsAgricultural scienceAgricultural engineeringEnvironmental scienceGreenhouse gasProduction (economics)EngineeringGeographyEconomicsPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nutrients are essential for plant and animal agriculture and comprise a large portion of its outputs. The starting point for assuring beneficial impacts is the adaptive management built into 4R Nutrient Stewardship. To manage adaptively means to evaluate impacts in your decision cycle. The metrics you evaluate need to reflect impacts important to your local farming system. Farther‐reaching impacts of crop nutrition include water quality, air quality, carbon footprint, biodiversity, food security, human nutrition, farm livelihoods, and circularity. By better documenting the decision cycle, our current and past practices, and their relation to impacts, the industry has the opportunity to build public trust. Earn 0.5 CEUs in Nutrient Management by reading this article and taking the quiz at https://bit.ly/3KYONvh . View all CEUs online at https://web.sciencesocieties.org/Learning‐Center/Courses .

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,087
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,087
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,262 · 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'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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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