Taking the Guesswork Out of Lodging Ratings
Notice bibliographique
Résumé
Taking the Guesswork Out of Lodging RatingsLodging results from interactions among the crop canopy, environmental conditions, and the soil, making it unpredictable and difficult to study in small-plot research.Destructive plant measurements can give an indication of lodging risk but are time consuming and expensive for research trials with multiple objectives.A device that could quickly and non-destructively measure lodging risk would be a welcome addition to any agronomic researcher's toolbox.In an article recently published in Agronomy Journal, researchers evaluated the ability of a push-force meter known as "the Stalker" to indicate both shoot-and root-lodging risk in spring wheat grown under a range of agronomic management.By measuring stem strength and elasticity, the Stalker was able to identify agronomic practices with high and low lodging risk.Applying a plant growth regulator increased stem strength while reducing plant densities increased both stem strength and elasticity.Led by the University of Manitoba, this research demonstrates the ability of the Stalker to differentiate high-and low-lodging risk agronomic practices without having natural or artificially induced lodging.The work delivers a standardized DoI: 10.1002/csan.20962method for evaluating lodging risk in research trials, removing the reliance on environmental conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,014 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».