Etude comparative de méthodes agroécologiques dans le cadre de la réduction des intrants chimiques
Bibliographic record
Abstract
L'augmentation de la population dans les 1960 a été la cause principale de l'intensification de l'agriculture. Durant cette période des pesticides et des engrais chimiques ont été employés massivement sur les cultures dans le but d'avoir un meilleur rendement. Ces produits ont eu de graves conséquences sur l'environnement et la santé humaine. Pour pallier ces effets secondaires, des pratiques agroécologiques ont été instaurées. Cette étude avait pour objectif de comparer des combinaisons de pratiques de gestion des bioagresseurs sur une culture de tomate afin de réduire leur utilisation. Dans le cadre de la gestion de l'enherbement, cette étude a montré que tous les paillages employés ont été efficaces. Une limite a toutefois été rencontrée sur le BRF, à savoir une faim d'azote liée à sa dégradation et qui s'est fait ressentir sur le développement des tomates et sur le rendement. L'association de culture qui habituellement est utilisée pour la gestion des ravageurs n'a montré son efficacité que sur le plan économique. Les biostimulants utilisés, à savoir la litière biofermentée et le thé de compost, ont révélé un effet de réduction de la pression des chenilles sans modifiée le développement de la culture. La faible présence des ravageurs sur la culture de tomate ne permet toutefois pas de valider l'efficacité des différentes combinaisons de pratiques.
Stored with the screening record, where it is evidence for the labels above.
How this classification was reachedexpand
The three-model screen
all 5,600 screened works →All three models called this out of scope.
Field comparison of agroecological pest-management practices; 'methods' here are farming practices, not research methods.
It compares agroecological practices for tomato production rather than studying research practice.
Field comparison of agroecological pest-management practices on tomato crops, not a study of research methods.
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 | 0.007 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".