Field Analysis for the Prince George’s County Department of Parks & Recreation
Notice bibliographique
Résumé
Maryland-National Capital Parks and Planning Commission (MNCPPC) – Prince George’s County is seeking to improve maintenance practices on its sports fields in order to provide safe, agronomically sound play areas for county residents and amateur sports teams. In coordination with the University of Maryland Program for Active Learning and Sustainability (PALS), the county sought to have a “turf inventory” conducted on its “rectangle” (primarily used for soccer, football, and lacrosse) recreational sports fields. This survey involved using the Sports Field Managers Association Playing Condition Index (PCI). The PCI is compiled using data from a number of qualitative and quantitative field parameters including the following: • Primary use, field manager experience, general field maintenance practices, and construction infrastructure (this portion of the rubric was answered by PG Parks) • Species of turfgrass and turfgrass cover • Species of weeds present and weed cover • Visual evaluation of the soil profile to 5-6” • Surface hardness measurements using the Clegg impact hammer. • Soil volumetric moisture content using a Field Scout TDR Moisture Meter. • Compaction levels measured with a Field Scout penetrometer. The primary objective of this survey was to provide PG Parks turfgrass management staff a characterization of the fields with regards to player safety and field conditions related to agronomic practices and field usage. The intention is that the information from this survey will be used soon to allocate maintenance resources to provide safe, high quality playing fields.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,009 | 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 ».