Agriculture students’ weed collections: Choices of plants and errors in identification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Requiring students to create weed collections is a common technique for teaching weed identification. Data compiled over 18 years from students’ weed collections in a college‐level course included over 350 species of plants. Almost half of the specimens belonged to the Asteraceae or Poaceae. The 30 most frequently collected species accounted for almost two‐thirds of the specimens but Chenopodium album L., the most frequently collected species, accounted for only 4.8% of the total. Overall, 73.1% of specimens were correctly identified to species. Five species (Abutilon theophrasti Medik., Vicia cracca L., Portulaca oleracea L., Plantago major L., and Asclepias syriaca L.) were correctly identified at least 97% of the time. Misidentification was highest with Scorzoneroides autumnalis (L.) Moench [synonym (syn.) Leontodon autumnalis L.], Malva neglecta Wallroth, Erysiumum cheiranthoides L., Echinochloa crus‐galli (L.) Beauv., and Erigeron canadensis L. (syn. Conyza canadensis) and within the genera Sonchus L., Setaria P. Beauv., and Digitaria Haller. Misidentification was the lowest in the Equisetaceae, Apocynaceae, Oxalidaceae, and Plantaginaceae and highest in the Lamiaceae, Poaceae, Brassicaceae, and Asteraceae. Variability in individual species’ morphology may have contributed to misidentification.
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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 | 0,014 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».