Neural network model predictions for phosphorus management strategies on tile-drained organic soils
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The organic soils of Holland Marsh, Ontario are used for intensive vegetable production, which demands high-phosphorus (P) fertilizer applications. Such high-fertilizer applications on these tile-drained lands lead to eutrophication in surrounding water bodies. This study investigated the application of neural network (NN) models for deriving P management strategies. Seven NN models were assessed using the following two approaches: a time series with 1-year training and 1-year testing of the models and a randomization analysis where a random 80% of data was used for model training and the remainder for model testing. The feed-forward model using the randomization and the long-short-term memory model using time-series outperformed all other models. Two strategies for P management were evaluated: a direct approach that predicts P loads using new fertilizer rates or controlled drainage discharge rates, and a particle swarm optimization (PSO) that used a percent reduction of actual P loads to predict an optimal water table management strategy. Overall, the direct approach identified a water table level of 30 cm from the soil surface during the spring and 80 cm during the summer period as optimal to reduce P loads. The PSO analysis showed that a reduction of P loads by 20% in the spring and up to 40% in the summer through water table control would not compromise crop production.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle