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Enregistrement W4292546504 · doi:10.3390/agronomy12081962

Irrigation Decision Support Systems (IDSS) for California’s Water–Nutrient–Energy Nexus

2022· article· en· W4292546504 sur OpenAlexfundno aff
Gaurav Jha, Floyid Nicolas, Radomir Schmidt, Kosana Suvočarev, Dawson Diaz, Isaya Kisekka, Kate M. Scow, Mallika Nocco

Notice bibliographique

RevueAgronomy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater-Energy-Food Nexus Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill UniversityCalifornia Department of Food and AgricultureCalifornia Energy Commission
Mots-clésDecision support systemBusinessContext (archaeology)AgricultureNexus (standard)Water-energy nexusIrrigationEnvironmental resource managementEnvironmental scienceWater resource managementEnvironmental planningEnvironmental economicsComputer scienceEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

California has unsustainable use of agricultural water and energy, as well as problems of severe drought, nitrate pollution and groundwater salinity. As the leading producer and exporter of agricultural produce in the United States, 5.6 percent of California’s energy is currently used for pumping groundwater. These problems and new regulatory policies (e.g., Sustainable Groundwater Management Act, Irrigated Lands Regulatory Program) pressure growers to schedule, account and maintain records of water, energy and nutrients needed for crop and soil management. Growers require varying levels of decision support to integrate different irrigation strategies into farm operations. Decision support can come from the public or private sector, where there are many tradeoffs between cost, underlying science, user friendliness and overall challenges in farm integration. Thus, effective irrigation management requires clear definitions, decision support and guidelines for how to incorporate and evaluate the water–nutrient–energy nexus benefits of different practices and combinations of practices under shifting water governance. The California Energy Commission-sponsored Energy Product Evaluation Hub (Cal-EPE Hub) project has a mission of providing science-based evaluation of energy-saving technologies as a direct result of improved water management for irrigation in agriculture, including current and future irrigation decision support systems in California. This project incorporates end-user perceptions into evaluations of existing decision support tools in partnership with government, agricultural and private stakeholders. In this article, we review the policy context and science underlying the available irrigation decision support systems (IDSS), discuss the benefits/tradeoffs and report on their efficacy and ease of use for the most prevalent cropping systems in California. Finally, we identify research and knowledge-to-action gaps for incorporating irrigation decision support systems into new incentives and requirements for reporting water and energy consumption as well as salinity and nitrogen management in the state of California.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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