Impact des variables et pratiques agronomiques sur la réduction des dommages : le cas de la pomme de terre au Québec
Bibliographic record
Abstract
La présente étude propose une approche similaire à celle de Lichtenberg et Zilberman pour modéliser l'impact d'intrants qui agissent comme agents de contrôle (insecticides, fongicides, herbicides) sur la production de pomme de terre. Dans cette perspective, nous estimons, à l'aide de procédures économétriques, un système d'équations simultanées expliquant la production commercialisable de pommes de terre et trois types de dommage. Les résultats empiriques montrent que les effets des éléments fertilisants (azote, phosphore, potassium et magnésium) sur la production potentielle de pomme de terre ne sont pas statistiquement significatifs. En revanche, des impacts significatifs se retrouvent dans les fonctions de réduction des dommages pour le phosphore et le potassium. Ces derniers résultats montrent des effets antagoniques sur les pertes causées par le faible calibre des tubercules : ainsi, le phosphore contribue à les augmenter tandis que le potassium joue un rôle opposé. Plusieurs variables traduisant les pratiques culturales ont également été incorporées dans le modèle mais peu d'entre elles se sont avérées comme étant significatives.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".