Adaptation du modèle sol-culture STICS à des agroécosystèmes du Québec pour simuler les dynamiques à long terme du carbone et de l’azote
Bibliographic record
Abstract
La description et la comprehension du fonctionnement des cycles du carbone (C) et de l’azote (N) dans les agroecosystemes sont fondamentales. L’approche par modelisation s’avere un outil incontournable et pertinent pour simuler la dynamique de ces deux elements dans le systeme sol-plante-environnement. STICS est un modele integrant le fonctionnement des cultures et des sols, qui a ete construit et evalue dans des agrosystemes de climats temperes. Le modele est capable de simuler a la fois des variables agronomiques et des variables environnementales (Brisson, al., 1998). Le module ecophysiologique de STICS, qui decrit le cycle annuel de croissance et developpement d’une culture, a ete adapte aux climats froids et humides du Quebec. Toutefois l’application du modele a ces contextes agropedoclimatiques particuliers reste encore limitee a la saison de vegetation. Des adaptations supplementaires des modules decrivant les cycles du C et N du sol sont necessaires pour une simulation a long terme (Jing et al., 2017). Notre objectif est de parametrer les modules de STICS decrivant la transformation du C et de N dans le sol pour permettre d’effectuer des simulations pluriannuelles des agroecosystemes au contexte du Quebec. Deux essais de longue duree ont ete selectionnes. L’un de 30 ans est situe au Saguenay-Lac-Saint-Jean (Ferme experimentale de Normandin) et croise trois facteurs (succession culturale, travail du sol et type de fertilisation) sur un sol de l’ordre des gleysol humique/Humic Cryaquept. L’autre de 26 ans est situe a Saint-Jean-sur-Richelieu (Ferme experimentale de L’Acadie) et croise deux modalites de travail du sol avec trois niveaux de fertilisation minerale azotee sur un sol de l’ordre des gleysol humique orthique/Typic haplaquept. Pour ces essais, nous beneficions des donnees sur les teneurs en C, N organique et mineral du sol et de sa densite apparente. Les rendements annuels en grains, pailles et fourrages ainsi que leur teneur en N ont egalement ete enregistres. Ces donnees experimentales seront reparties entre des jeux de donnees de parametrage et de validation. Le modele sera parametre avec les donnees experimentales, completees par des donnees publiees dans la litterature specifique des climats froids notamment pour les parametres des fonctions mathematiques decrivant l’effet de la temperature sur les processus de transformation de C et N. Si la reduction des ecarts entre les observations et les simulations semble necessaire, on procedera a l’optimisation des parametres n’ayant pas de signification biologique ou physique par ajustement mathematique. Enfin, le reste des donnees experimentales sera exploite pour valider les deux modules de STICS en analysant leur capacite predictive. Les resultats de l'etude permettront de confirmer la genericite du modele et d’etendre son domaine de validite et d’application aux agroecosystemes du Quebec.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".