Evaluation préliminaire de l' enneigement artificiel comme méthode de protection hivernale de la vigne au Québec
Bibliographic record
Abstract
Des mesures de temperatures ont ete enregistrees sur quatre parcelles experimentales durant la saison froide dans un vignoble au Quebec. Une parcelle enneigee artificiellement a des fins de protection contre les froids hivernaux a ete comparee a trois autres, dont une parcelle de neige naturelle, une parcelle enfeuillee avec neige naturelle et une autre parcelle de neige naturelle avec de fines croutes de glace a la suite des chutes de neige. Les resultats montrent que, pendant les grands froids de janvier et de fevrier, les sarments de la vigne situes a 30 cm du sol et proteges par la neige artificielle ont conserve des temperatures minimales negatives beaucoup plus elevees, et ce avec une difference pouvant atteindre 23°C, comparativement aux sarments situes a une meme hauteur sur les autres parcelles. Les resultats revelent aussi qu?une couche de neige de 15 a 20 cm suffit a isoler totalement les sarments de l?air ambiant. L?utilisation de l?enneigement artificiel comme methode de protection contre le froid s'avere donc efficace. Cependant, lors de l'enneigement artificiel a l'automne, lorsque le couvert nival est encore absent, l'eau non cristallisee penetre le sol jusqu?a la zone racinaire par percolation et en abaisse la temperature de l'ordre de 3°C jusqu'a 60 cm de profondeur. De meme, par rapport aux moyens traditionnels de protection, au printemps, la fonte hâtive du couvert nival au centre des rangs laisse les sarments de la vigne sans protection et les expose aux gels tardifs.
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 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".