Proceedings. Ohio Grape-Wine Short Course, 1982
Notice bibliographique
Résumé
Welcome and comments / Roy M. Kottman -- Surveying your vineyard for winter injury / G. R. Nonnecke and G. A. Cahoon -- Grape juice, a new opportunity for enterprising growers / A. M. Adams -- Bitter rot of grape, a potential problem in Ohio ; Fungicides for disease control in grapes / Michael A. Ellis -- The use of copper and lime on grapes / Thomas J. Zabadal and Thomas J. Burr -- Developing integrated pest management for grapes in Pennsylvania / Gerald L. Jubb, Jr. -- Use of carbonates in wine deacidification / Leonard R. Mattick -- Induction of malolactic fermentation in Ohio red table wines / Jim-Wen Liu and James F. Gallander -- Experiences and research with wine grapes in Pennsylvania / Carl W. Haeseler, George M. Greene, III and John O. Yocum -- Principles of winery sanitation / R. F. Belscher -- Evolution of commercial quality standards for Ontario wines / A. M. Adams -- Computerizing a small winery / Norman E. Greene -- Spray adjuvants are management tools / T. E. Whitmore -- Acid and pH control in finished wines / Leonard R. Mattick -- Cluster and shoot thinning as a commercial cultural practice / G. A. Cahoon and G. R. Nonnecke -- A new look at some old grape pests / Gerald L. Jubb, Jr. and Andrew J. Muza -- Considerations for making high quality vidal blanc wines / James F. Gallander and Judy F. Stetson -- Environment, safety and pesticide labels / William F. Lyon
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,790 | 0,619 |
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 ».