Simulating irrigation requirements in Lanoraie, Quebec using AquaCrop: optimizing agricultural needs in an ecologically-sensitive environment
Bibliographic record
Abstract
L'utilisation d'outils de modélisation pour prévoir le bilan hydrique journalier du sol s'est généralisée dans le développement de stratégies de gestion de l'irrigation. Ces prévisions fournissent des informations à l'échelle du terrain et facilitent la gestion des ressources en eau au niveau régional. Cette étude se concentre sur les besoins en eau des irrigants de Lanoraie, au Québec. Dans cette région, il existe des demandes d'eau concurrentes entre les cultures irriguées, principalement la pomme de terre, d'autres légumes et les baies, et un complexe de zones humides écologiquement sensibles. La saison de croissance deviendra plus chaude, sèche et variable en raison du changement climatique. Ainsi, pour équilibrer les besoins en eau agricoles et écologiques de la région, il est nécessaire d'optimiser les besoins en irrigation afin d'obtenir les meilleurs rendements. Cette étude a estimé les besoins nets en irrigation des principales cultures irriguées et des principaux types de sol à Lanoraie pour les années historiques sèches, moyennes et humides à l'aide du modèle AquaCrop. AquaCrop a ensuite été utilisé pour prédire l'effet du changement climatique sur les besoins en irrigation. Trois traitements d'irrigation ont été étudiés, comprenant un épuisement admissible de 20 %, 35 % et 50 % de l'eau disponible pour les plantes, pour la pomme de terre, la courge, la fraise et la canneberge cultivées sur des sols sableux et de sable loameux. Les besoins en eau des cultures qui en résultent ont été utilisés pour présenter des scénarios potentiels d'approvisionnement en eau
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| 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".