Forecasting Pesticide Use on Golf Courses by Integration of Deep Learning and Decision Tree Techniques
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
In the current study, a new hybrid machine learning (ML)-based model was developed by integrating a convolution neural network (CNN) with a random forest (RF) to forecast pesticide use on golf courses in Québec, Canada. Three main groups of independent variables were used to estimate pesticide use on golf courses, expressed as actual active ingredient rate (AAIR): (i) coordinates (i.e., longitude and latitude of the golf course), (ii) characteristics of the golf courses (i.e., pesticide type and the number of holes), and (iii) meteorological variables (i.e., total precipitation, P, and average temperature, T). The meteorological variables were collected from the Google Earth Engine by developing a JavaScript-based Code. On the basis of the different periods of total precipitation and average temperature, four different scenarios were defined. A data bank with more than 40,000 samples was used to calibrate and validate the developed model such that 70% of all samples were randomly selected to calibrate the model, while the remainder of the samples (i.e., 30%) that did not have any role in calibration were employed to validate the model’s generalizability. A comparison of different scenarios indicated that the model that considered the longitude and latitude of the golf course, pesticide type, and the number of holes in golf courses as well as total precipitation and average temperature from May to November as inputs (R = 0.997; NSE = 0.997; RMSE = 0.046; MAE = 0.026; NRMSE = 0.454; and PBIAS (%) = −0.443) outperformed the other models. Moreover, the sensitivity analysis result indicated that the total precipitation was the most critical variable in AAIR forecasting, while the average temperature, pesticide types, and the number of holes were ranked second to fourth, respectively.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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