To the Root of the Problem: Preventing Excess Copper Waste and Remediation, by Targeted Treatment of Downy Mildew in Grape Crops (Second Report, 2021)
Notice bibliographique
Résumé
Grapes are an important Canadian crop. Canadian winemaking industries rely on grape growers. However, grape crops are threatened by a mould that causes downy mildew. This disease spreads onto grape leaves and if left untreated can kill much of the plant. The grape fruit becomes covered in a dense carpet of mould tissue, and the crop is spoiled and lost. Not just a Canadian problem, downy mildew has become an agricultural concern for vineyards world-wide. Global warming is expected to make the incidence and impact of downy mildew worse. A good treatment is copper sulfate, which is sprayed onto grape plants early in the season to suppress downy mildew growth. However, copper is a toxic element that accumulates in the environment and may impact both the vineyard ecosystem and connected environments. CleanForm Science CA is a Canadian company that wants to reduce the impact of downy mildew, preventing loss of crops, and protecting economic investments. The Sabatinos lab at Ryerson University partners with CleanForm Science CA to develop a new testing kit for downy mildew that will help target new treatments. Confidential report for industrial partner Clean Form CA. Second report 2021.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,009 |
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 ».