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Enregistrement W4399679658 · doi:10.1038/s41598-024-64650-z

Development of a novel precision applicator for spot treatment of granular agrochemical in wild blueberry

2024· article· en· W4399679658 sur OpenAlexafffund
Craig B. MacEachern, Travis J. Esau, Qamar U. Zaman, Scott N. White, Aitazaz A. Farooque

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Disease Management Techniques
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDalhousie University
Mots-clésAgrochemicalGranule (geology)Computer scienceBody orificeProcess engineeringEnvironmental scienceMaterials scienceMechanical engineeringEngineeringBiologyComposite materialAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While spot spraying has gained increasing popularity in recent years, spot application of granule agrochemical has seen little development. Despite the potential for the technology, there currently exists no commercially available granular applicators capable of spot application. Therefore, the goal of this study was to design, build, and lab evaluate a precision applicator for spot applying granular agrochemical in wild blueberry. The design incorporated a John Deere RC2000 with a custom control box, recirculation system, and electrically actuated valves. All components were modified to fit a Valmar 1255 Twin-Roller. The system receives inputs from a predeveloped prescription map and can actuate each of the twelve valves separately to provide individual orifice control. Casoron® G4 was used as the testing agrochemical and in cycling the product pneumatically for 1 hour incurred no significant product degradation (p = 0.110). In lab evaluations, the applicator encountered zero errors in reading prescription maps and actuating the correct valves accordingly. Further, the granule recycling system had zero instances where product built up in the lines or jammed the valves. In all, this project represents the first successful development of a precision granular spot applicator for any cropping system.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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