Élaboration de normes DRIS provisoires pour des transplants de céleri
Bibliographic record
Abstract
Nous avons utilisé une banque de données contenant 215 observations pour obtenir des normes DRIS (Diagnosis and Recommandation Integrated System) provisoires pour des transplants de céleri (Apium graveolens var. Dulce). La détermination des normes s'est faite en considérant un groupe de tête au rendement supérieur ou égal à 1600 g/plant (27 % de la population). Sur 45 rapports nutritionnels mesurés dans la partie aérienne des transplants, 26 ont présenté des rapports de variance permettant de distinguer significativement le groupe produisant des rendements supérieurs. Le coefficient de corrélation entre l'indice de déséquilibre nutritionnel (IDN) et les rendements s'est révélé très significatif. Les normes provisoires ont été confrontées à un ensemble indépendant de données obtenues chez des producteurs de la région du sud de Montréal (Québec). Les IDN calculés sur ces plantes échantillonnées au stade implantation (environ 27 jours après la plantation) ont été significativement corrélés aux rendements, malgré le fait que le tissu échantillonné et le stade de croissance aient été relativement éloignés de ceux correspondant aux normes. Les normes ont permis d'identifier la cause probable d'un problème de croissance induit par l'utilisation d'une solution fertilisante ne convenant pas à la production de transplants.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.013 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".