Simulating the development and growth of lentil using the CSM‐CROPGRO model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The pulse crop lentil (Lens culinaris Medik.) is often grown in crop rotations to provide nitrogen (N) and water benefits for subsequent crops. Lentil yields vary greatly with environmental factors and management. A reliable crop model for lentil could assist efforts to assess the effects of management practices to mitigate environmental stresses and maximize lentil yields. However, few crop models simulate the development and growth of lentil. In this study, we adapted the CSM‐CROPGRO model in the Decision Support System for Agrotechnology Transfer to simulate lentil development and growth based on data collected from six experiments conducted from 2001 to 2021 globally. The initial parameter values taken from faba bean (Vicia faba L.) were modified based on reported information and analysis of observed data. Those values were fine‐tuned to minimize the gaps between the simulated and observed crop attributes. The model simulated well development stages with root mean square error (RMSE) of 4 days and aboveground biomass with normalized root mean square error (nRMSE ≤ 23%). Seed yields were generally well simulated across experiments in calibration and validation (nRMSE = 19%) datasets, except for overestimation under the humid environment of Quebec in Canada, which may have resulted from excessive vegetative growth. The underlying mechanisms leading to excessive vegetative growth need to be explored further and included in the model for evaluating the adaptability of lentils to specific regions. Overall, the CSM‐CROPGRO‐Lentil model is ready for simulating lentil production under various scenarios, which may identify ways to improve the productivity and resiliency of cropping systems that include lentil.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».