Management strategy evaluation of stored grain using global sensitivity analysis: Part I – Allowable maximum variations of temperatures and moisture contents of canola
Notice bibliographique
Résumé
To maintaining grain quality and quantity, stored grain should be stored at low temperatures and dry moisture contents with minimum variations of temperature and moisture content. Global sensitivity analysis was conducted to characterize these allowable variations by simulating different ranges of temperature, moisture content, and initial germination with different distributions of the simulated temperatures, moisture contents, and initial germinations. Mathematical models published in literature for predicting canola germination were coded in Symbiology and Simulink for conducting these simulations. Random and normal distributions of temperatures, moisture contents, and initial germinations were simulated. Simulations covered ranges of temperature (5–40 °C), moisture (6–12 %, wet basis), and initial germination (92–98 %) variations to assess their effects on germination reduction. Simulation results and global sensitivity analysis concluded that the allowable maximum variations of moisture content in stored canola granaries depended on the variation of temperatures, and vice versa. Any moisture variation would reduce the recommended safe storage time. The allowed maximum standard error of moisture contents for one third of the recommended safe storage time was 0.5, 0.5, and 0.1 percentage point at 18 ± 3, 23 ± 3, and 28 ± 3 °C, respectively. These findings provide critical guidelines for optimizing canola storage conditions to minimize spoilage risk. • Global SA and simulation were conducted to answer research questions. • Allowable variations of moisture depended on temperature variations, vice versa. • High initial germination at the beginning of the storage time had minimum effect. • The allowed maximum temperature was 23 ± 3 °C for safely storing canola. • Allowed standard error of moisture content was 0.5 percentage point at 23 ± 3 °C .
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».