Développement d'outils de diagnostic azoté du blé planifiable
Notice bibliographique
Résumé
Une bonne gestion de l'azote (N) permet de limiter les risques environnementaux tout en maximisant la productivité du blé panifiable. Trois méthodes diagnostiques [l'indice de nutrition azoté (INA), le lecteur de chlorophylle (SPAD-502) et le test de nitrate (N-NO3) du sol] ont donc été évaluées. Des essais de fertilisation (0 à 200 kg N ha"1) se sont déroulés dans trois régions du Québec (Lanaudière, Montérégie et St-Jean-sur-Richelieu) en 2004 et en 2005. L'étude a permis de déterminer une courbe de teneur critique en N (Ncr = 40,37 MS"0'60) exprimée en fonction de la biomasse aérienne (MS). Cette courbe était différente de celle établie par Justes et coll. (1994) en France. L'INA, calculé à partir des valeurs Ncr, était relié au rendement relatif par une relation linéaire plateau décrivant trois classes de nutrition azotée : INA< 0,77 : rendement maximal non atteint; 0,77 < INA < 1 : réponse variable; INA > 1 : rendement maximal atteint. L'indice de chlorophylle absolu était relié positivement à l'INA, mais cette relation variait selon le site. Les valeurs normalisées de chlorophylle n'ont pas été étudiées, car des conditions de saturation en azote n'ont pu être maintenu dans les parcelles de saturation. La dose d'azote économiquement optimale (Nop) en post-levée était reliée à la teneur en nitrate (N-NO3) dans les sols mesurée avant la montaison [Nop = 92,4 - 3,18(N-N03)]. L'intégration de ces outils à la régie du blé panifiable pourrait permettre d'optimiser l'utilisation de l'azote
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».