Nutrient Balance of Citrus Across the Mandarin Belts of India
Notice bibliographique
Résumé
India is a major producer of mandarin oranges. However, the average fruit yield remains below potential due in part to multiple nutrient deficiencies. Our objective was to elaborate compositional nutrient diagnosis (CND) log-ratio standards accounting for nutrient interactions and the dilution the leaf tissue. We hypothesized that equally or unequally weighted dual nutrient log ratios integrated into centered log ratios (clr) or weighted log ratios (wlr) influence the accuracy of the CND diagnosis. The database comprised 494 observations on ‘Nagpur’, ‘Khasi’, and ‘Kinnow’ cultivars surveyed in contrasting agroecosystems of India. Weights were provided by gain ratios that indicated the importance of the dual log ratio on crop performance. The cutoff yield was set at the upper high-yield quarter for each variety. Centered log ratios (clrs) and weighted log ratios (wlrs) returned accuracies of 0.7–0.8 depending on the machine learning classification model. The gain ratios were not contrasted enough to make a difference between clr and wlr. We derived clr and wlr nutrient standards following the Gradient Boosting model. In a case study, the clr and wlr returned similar diagnoses. The capacity of clr and wlr to generalize to unseen cases and correct nutrient imbalance should be further verified in fertilizer trials. The diagnosis could also be conducted at a local scale, thanks to the Euclidian geometry and additivity of clr and wlr variables.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».