Calibration par intelligence artificielle de la détermination des besoins en chaux des sols acides
Notice bibliographique
Résumé
Au Québec, dans toutes les provinces canadiennes et dans 18 États américains, la méthode de détermination des besoins en chaux des sols agricoles est basée sur l'analyse du pH[indice SMP]. Cependant, cette méthode pose des problèmes de précision par rapport aux sols dont les besoins en chaux sont faibles. Ainsi cette méthode n'est pas trop en phase avec la réalité agronomique d'une majorité de sols du Québec ayant de faibles besoins et entretenus chaque année par des pratiques de chaulage. L'objectif de cette étude était de développer une nouvelle procédure d'évaluation des besoins en chaux basée sur les analyses routinières des sols (pH[indice eau], MO, P[indice M3], K[indice M3], Ca[indice M3], Mg[indice M3], Al[indice M3]) et leur calibration par apprentissage supervisé sur les courbes de titrage de l'acidité des sols. Pour réaliser cette étude, 270 courbes de titrage ont été élaborés à partir d'expériences de laboratoire, ensuite ces courbes ont été paramétrisés et les covariables découlant de cette paramétrisation sont prédits par intelligence artificielle à partir de caractéristiques physico-chimiques de base des sols analysés. Ce projet de recherche a été réalisé de façon à prendre le plus en considération possible la réalité des sols agricoles au Québec, l'échantillonnage a été faite au niveau de 9 régions du Québec. Les résultats obtenus prouvent qu'il est possible de paramétriser une courbe de titration d'un sol et de prédire ses besoins en chaux à partir de ses paramètres physico-chimiques routinières.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».