Analysis and Prediction of the Quality of Biocontrol using Machine Learning Classifications
Notice bibliographique
Résumé
Weed control relies mainly on integrated control methods of preventive, agricultural and chemical methods. On pasture lands, however, the chemical methods of spraying pesticides in large area is expensive, has negative consequences on ground water, on environment and on health in general. A safer and more cost effective alternative is biocontrol of weeds in which harmful and unwanted grass, weeds in general are subjected to some natural enemy to control it directly and indirectly. Leafy spurge is one common weed native to central and southern Europe that have spread across western Canada and North America. Not only does this invasive alien plant expand to overtake nearby areas; the milky liquid from its stems and flowers causes severe skin rashes or irritation in in livestock and humans. The weed has been targeted by beetles from the flea beetle genera Aphothona as biocontrol since they were introduced into Canada in the 1980s. It has been discovered that the growth of the A. n. agent and its effectiveness as a biocontrol agent is determined by the interaction of a variety of factors. However, understanding the nature of the relationships among those many factors is incomplete and unclear. A machine learning approach to the analysis of such factors and to the prediction of suitability and potential success of control sites is the subject of this paper. The methodology was used to analyse the available data taken from Regina Agriculture Station weed control project to provide scientists the ability to predict the suitability of sites and the potential success of the agent before its release. It can be also used for the evaluation of existing sites. A number of machine learning classifier algorithms have been adopted and applied to the data including Random Frost, Nearest Neighbour, Support Vector Machines (SVMs), Logistic Regression, Neural Nets and Bayes with variable degrees of accuracy. The adopted classifiers are evaluated with best ones are selected based on Matthew?s correlation factor (MCC) and the overall accuracy of prediction
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».