MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4389887459 · doi:10.1139/cjps-2023-0088

Alfalfa (<i>Medicago sativa</i> L.) quality is improved from tractor traffic implemented during harvest

2023· article· en· W4389887459 sur OpenAlexvenueno aff
E. A. Rechel, David M. Miller, Rick Ott

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicago sativaTractorLoamAgronomyEnvironmental scienceBiologySoil waterEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies documenting the consequences of harvest traffic in alfalfa production have addressed soil and plant growth parameters. One response was larger leaf/stem ratios in plants that were trafficked, which suggests higher quality. To fully understand how harvest traffic affects alfalfa quality a need for further analysis is warranted. Our objectives were to quantify differences in plant quality between trafficked and non-trafficked plants through 4 years of alfalfa production and to determine when these differences occur. The experimental units were furrow-irrigated raised beds with four harvests per year in Youngston clay loam soil in Fruita, Colorado. A John Deere 2280 swather and a John Deere 2955 tractor, driven over the alfalfa 7 days after swathing, were used to create four traffic treatments; plants that were never trafficked, plants trafficked only by the swather, plants trafficked only by the tractor, and plants trafficked by both the swather and the tractor. Quality was determined by measuring relative feed value, acid detergent fiber, neutral detergent fiber, and crude protein using near infrared reflectance spectroscopy. Alfalfa trafficked by the tractor had increased quality throughout the 4 years of production.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Plant Science→Même sujetRuminant Nutrition and Digestive Physiology→Travaux en français237 207→