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Enregistrement W6985819503

Filbert culture

2017· other· en· W6985819503 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueResearch Exchange (Washington State University) · 2017
Typeother
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHistorical Economic and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentification (biology)Context (archaeology)Natural (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Western Washin g ton and western Or egon appear to be about the only sections of the Unit ed States where filb erts are grown successfully in a commercial way.Commercial plantings in the eastern states have not been profitable.The climate in Wa shin g ton and Oreg on w es t of the Cascade mountain s seems to be excellent for filb ert s.In the Northwes t there are tr ees over forty years old which are still vigorous .The filbert tree and poll en catkin s will u sually with stand zero temperatures but the pistillate or nut b earing blossoms may be injured at 12 to 15 F. This plant prefers t emp eratures below 100F.and above 15F.A crop failure in western Wa shington has seldom occurred.Spring frosts and winter rains have not proved harmful.To date no se ri o u s pest s have appeared.Production costs are comparatively low.Th e nut s ripen in late September and early Octo ber, w h en mo s t ot h er crop s are out of the way, and do n o t require careful handlin g, precooling o r cold storage.Mature orchards are n ow producin g profitable crops in the Vancouver, Washington di strict, and certain parts of the Willamette Valley of Ore go n .Young bearin g o rchard s are d o ing well at Sedro Woolley, No o k sack, S ea ttle, Kirkland, Puyallup and in the Chehali s secti on.Th e consumption of nuts a s a g roup , is increasing out of proporti o n to populati o n in cr ease.Th e average per capita yearly consumptio n of filbert s is one-quarter pound.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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.

Tête enseignante Opus0,111
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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