Identifying Key Crop Growth Models for Rain-Fed Potato (Solanum tuberosum L.) Production Systems in Atlantic Canada: A Review with a Working Example
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The selective use of potato crop models is a key factor in increasing potato production. This requires a better understanding of the synergies and trade-off of crop management while accounting for the controlling effects of potato genetic and agro-climatic factors. Over the years, crop modeling for potato has relied on historical data and traditional management approaches. Improved modeling techniques have recently been exploited to target specific yield goals based on historical climatic records, future climate uncertainties and weather forecasts. However, climate change and new sources of information motivate better modeling strategies that might take advantage of the vast sources of information in the spectrum of actual, optimal and potential yield and potato management methodologies in a more systematic way. In this connection, two questions warrant interest: (i) how to deal with the variability of crop models relevant to their structure, data requirement and crop-soil-environmental factors, (ii) how to provide robustness to the selection process of a model for specific applications under unexpected change of their structure, data requirement and climatic factors. In this review, the different stages of potato model development are described. Thirty-three crop growth models are reviewed and their usage and characteristics are summarized. An overview of the literature is given, and a specific example is worked out for illustration purposes to identity key models suitable for potato management in the Atlantic provinces of Canada. Based on a categorical principal component analysis (CatPCA) procedure three potato models representing three principal components (PCs) were identified which will be useful for future potato production and yield simulation in this geographic area.
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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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».