Finding optimum climatic parameters for high tomato yield in Benin (West Africa) using frequent pattern growth algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Tomato is one of the most appreciated vegetables in the world. Predicting its yield and optimizing its culture is important for global food security. This paper addresses the challenge of finding optimum climatic values for a high tomato yield. The Frequent Pattern Growth (FPG) algorithm was considered to establish the associations between six climate variables: minimum and maximum temperatures, maximum humidity, sunshine (Sun), rainfall, and evapotranspiration (ET), collected over 26 years in the three agro-ecological Zones of Benin. Monthly climate data were aggregated with yield data over the same period. After aggregation, the data were transformed into 'low', 'medium', and 'high' attributes using the threshold values defined. Then, the rules were generated using the minimum support set to 0.2 and the confidence to 0.8. Only the rules with the consequence 'high yield' were screened. The best yield patterns were observed in the Guinean Zone, followed by the Sudanian. The results indicated that high tomato yield was associated with low ET in all areas considered. Minimum and maximum temperatures, maximum humidity, and Sun were medium in every Zone. Moreover, rainfall was high in the Sudanian Zone, unlike the other regions where it remained medium. These results are useful in assessing climate variability's impact on tomato production. Thus, they can help farmers make informed decisions on cultivation practices to optimize production in a changing environment. In addition, the findings of this study can be considered in other regions and adapted to other crops.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».