Notice bibliographique
Résumé
The research program at the East Central Kansas Experiment Field is designed to keep \narea crop producers abreast of technological advances in agronomic agriculture. Specific \nobjectives are to (1) identify top performing varieties and hybrids of wheat, corn, \nsoybean, and grain sorghum; (2) establish the amount of tillage and crop residue cover \nneeded for optimum crop production; (3) evaluate weed and disease control practices \nusing chemical, no chemical, and combination methods; and (4) test fertilizer rates, \ntiming, and application methods for agronomic proficiency and environmental \nstewardship. \n \nContributors: E.A. Adee, Assistant Professor, Kansas River Valley Experiment Field, Topeka \nI. Campitti, Assistant Professor, Dept. of Agronomy, K-State, Manhattan \nG. Cramer, Assistant Professor, South Central Experiment Field, Hutchinson \nE. DeWolf, Professor, Dept. of Plant Pathology, K-State, Manhattan \nB.J. Haverkamp, Graduate Student, Dept. of Agronomy, K-State, Manhattan \nJ.D. Jennnings, Graduate Research Assistant, Dept. of Agronomy, K-State, Manhattan \nJ. Kimball, Plant Science Tech, East Central Experiment Field, Ottawa \nK. Kusel, Research Assistant, Southeast Agricultural Research Center, Parsons \nC.R. Little, Associate Professor, Dept. of Plant Pathology, K-State, Manhattan \nC. Minihan, Assistant Scientist, Dept. of Agronomy, K-State, Manhattan \nS. Naeve, Associate Professor, Agronomy and Plant Genetics, University of Minnesota \nD.E. Peterson, Professor, Dept. of Agronomy, K-State, Manhattan \nP.V.V. Prasad, Professor, Crop Physiology, Dept. of Agronomy, K-State, Manhattan \nD. Presley, Associate Professor, Dept. of Agronomy, K-State, Manhattan \nC.B. Rajashekar, Professor, Dept. of Horticulture, Forestry, and Recreation Resources, K-State, Manhattan \nK.L. Roozeboom, Associate Professor, Cropping Systems, Dept. of Agronomy, K-State, Manhattan \nG. Sassenrath, Associate Professor, Southeast Agricultural Research Center, Parsons \nA. Schlegel, Professor, Southwest Research-Extension Center, Garden City \nD. Shoup, Extension Specialist, Crops and Soils, Southeast Area Office, Chanute \nJ. Shroyer, Extension Specialist, Agronomy, K-State, Manhattan \nC.R. Thompson, Professor, Dept. of Agronomy, K-State, Manhattan \nE. Wilson, Graduate Student, Agronomy and Plant Genetics, University of Minnesota
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,198 | 0,096 |
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 ».