Atouts et besoins en innovations du tournesol pour une agriculture durable.
Notice bibliographique
Résumé
For the last 20 years, sunflower world acreages have largely increased. In 2010, they reached 24 million hectares. Two thirds are located in Europe (4 million hectares), in Russia and Ukraine (11.3 million hectares) where the acreage can still expand a lot. This situation is favourable for research, breeding, seeds production, exchange…all the more that sunflower price seems well oriented and that its oil is globally well appreciated. In France, sunflower has other assets: oleic varieties on more than 50% surfaces, well organized supply chain, main seeds companies research centres, involvement of INRA, good adaptation to the environmental requirements. But, for 20 years, mean seed yields have lightly increased which contributed to a large fall of the acreages (now stabilized to 700 000 hectares) and to their concentration in two regions: South-West and West-Atlantic. Productivity improvement seems essential: it first needs the breeding of high yielding varieties with a good disease tolerance but also the setting of complete crop management system (variety, date of sowing, planting density…) adapted to different situations. Because of the environmental context, it seems necessary to carry out studies on the new systems for weed control with post emergence herbicides, mechanical weed control, wheatsunflower intercrop cultivation and adaptation to climate change. As far as oilseed processing and outlets are concerned, several research points should be considered to ensure the sustainability of this crop.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».