Bibliographic record
Abstract
Le quinoa (Chenopodium quinoa Willd.) est une plante annuelle originaire d'Amérique du Sud et l'une des principales cultures vivrières dans certaines régions de Bolivie et du Pérou. Le quinoa est génétiquement diversifié, très adaptable et capable de survivre dans des environnements extrêmes. Ces dernières années, la production de quinoa a considérablement augmenté en raison de la demande croissante d'aliments sains et sans gluten. Il existe très peu d'informations sur les exigences de gestion agronomique et l'adaptation du quinoa dans des environnements frais et humides. Les objectifs de ce projet étaient de déterminer le potentiel agronomique du quinoa au Québec et d'identifier ses exigences en matière de gestion locale au champ. Dans une première expérience, huit variétés différentes ont été évaluées dans plusieurs environnements afin d'identifier les plus adaptées et de déterminer leur potentiel de rendement. Dans une deuxième expérience, différents moments d'application d'insecticides et seuils d'insectes ont été évalués pour lutter contre la punaise terne (Lygus lineolaris; TPB), l'un des ravageurs les plus importants du quinoa au Québec. Les rendements en graines varient considérablement selon la variété et l'environnement, allant de 399 kg à 5695 kg/ha. Le rendement en graines était positivement corrélé au poids de mille graines, à la densité et à la hauteur des plantes. Le quinoa semble être le plus sensible aux précipitations pendant la période de reproduction, ce qui affecte l'étendue de la verse et de la germination avant la récolte. Le moment optimal pour commencer l'application d'insecticides était lorsque le quinoa atteignait le stade de la petite graine verte et que le nombre de TPB atteignait trois pour cinq balayages par parcelle (2,66 m2 par balayage). Les résultats fournissent des données utiles aux agronomes et aux producteurs agricoles du Québec intéressés par la production de quinoa
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".