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Enregistrement W4391778775 · doi:10.1038/s41597-024-02996-9

U.S. cereal rye winter cover crop growth database

2024· article· en· W4391778775 sur OpenAlexaff
Alexandra Huddell, Resham Thapa, Guillermo S. Marcillo, Lori Abendroth, Victoria J. Ackroyd, Shalamar D. Armstrong, Gautam Asmita, Muthukumar Bagavathiannan, Kipling S. Balkcom, Andrea Basche, Shawn C. Beam, Kevin W. Bradley, Lucas Pecci Canisares, Heather Darby, Adam S. Davis, Pratap Devkota, Warren A. Dick, Jeffery A. Evans, Wesley J. Everman, Tauana Ferreira de Almeida, Michael L. Flessner, Lisa M. Fultz, Stefan Gailans, Masoud Hashemi, Joseph Haymaker, Matthew J. Helmers, Nicholas R. Jordan, T. C. Kaspar, Quirine M. Ketterings, E. J. Kladivko, Alexandra Kravchenko, Eugene P. Law, Lauren Lazaro, Ramón G. León, Jeffrey Liebert, John L. Lindquist, Kristen A. Loria, Jodie M. McVane, Jarrod O. Miller, Michael J. Mulvaney, Nsalambi V. Nkongolo, Jason K. Norsworthy, Binaya Parajuli, Christopher Pelzer, Cara M. Peterson, Hanna Poffenbarger, Pratima Poudel, Mark S. Reiter, Matthew D. Ruark, Matthew R. Ryan, Spencer Samuelson, John E. Sawyer, Sarah Seehaver, Lovreet S. Shergill, Yogendra Raj Upadhyaya, Mark J. VanGessel, Ashley Waggoner, John M. Wallace, M. Scott Wells, Charles M. White, Bethany Wolters, Alex Woodley, Rongzhong Ye, Eric Youngerman, Brian A. Needelman, Steven B. Mirsky

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Resources Conservation ServiceNational Institute of Food and AgricultureU.S. Department of Agriculture
Mots-clésCover cropSecaleBiomass (ecology)AgronomyHardiness (plants)Environmental scienceCropHordeum vulgareBiologyPoaceaeCultivar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Winter cover crop performance metrics (i.e., vegetative biomass quantity and quality) affect ecosystem services provisions, but they vary widely due to differences in agronomic practices, soil properties, and climate. Cereal rye (S ecale cereale ) is the most common winter cover crop in the United States due to its winter hardiness, low seed cost, and high biomass production. We compiled data on cereal rye winter cover crop performance metrics, agronomic practices, and soil properties across the eastern half of the United States. The dataset includes a total of 5,695 cereal rye biomass observations across 208 site-years between 2001–2022 and encompasses a wide range of agronomic, soils, and climate conditions. Cereal rye biomass values had a mean of 3,428 kg ha −1 , a median of 2,458 kg ha −1 , and a standard deviation of 3,163 kg ha −1 . The data can be used for empirical analyses, to calibrate, validate, and evaluate process-based models, and to develop decision support tools for management and policy decisions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,218 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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