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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
| Autor(es): dc.contributor | Université Laval | - |
| Autor(es): dc.contributor | Federal University of Ceará | - |
| Autor(es): dc.contributor | Centro de Citricultura Sylvio Moreira | - |
| Autor(es): dc.contributor | Federal University of Santa Maria | - |
| Autor(es): dc.creator | Yamane, Danilo Ricardo | - |
| Autor(es): dc.creator | Parent, Serge-Étienne | - |
| Autor(es): dc.creator | Natale, William | - |
| Autor(es): dc.creator | Cecílio Filho, Arthur Bernardes | - |
| Autor(es): dc.creator | Rozane, Danilo Eduardo | - |
| Autor(es): dc.creator | Nowaki, Rodrigo Hiyoshi Dalmazzo | - |
| Autor(es): dc.creator | Mattos Junior, Dirceu de | - |
| Autor(es): dc.creator | Parent, Léon Etienne | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T21:49:49Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T21:49:49Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-29 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-29 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-11-30 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.3390/horticulturae8121126 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/249512 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/249512 | - |
| Descrição: dc.description | Nutrient diagnosis of orange (Citrus sinensis) groves in Brazil relies on regional information from a limited number of studies transferred to other environments under the ceteris paribus assumption. Interpretation methods are based on crude nutrient compositions that are intrinsically biased by genetics X environment interactions. Our objective was to develop accurate and unbiased nutrient diagnosis of orange groves combining machine learning (ML) and compositional methods. Fruit yield and foliar nutrients were quantified in 551 rainfed 7–15-year-old orange groves of ‘Hamlin’, ‘Valência’, and ‘Pêra’ in the state of São Paulo, Brazil. The data set was further documented using soil classification, soil tests, and meteorological indices. Tissue compositions were log-ratio transformed to account for nutrient interactions. Ionomes differed among scions. Regression ML models showed evidence of overfitting. Binary ML classification models showed acceptable values of areas under the curve (>0.7). Regional standards delineating the multivariate elliptical hyperspace depended on the yield cutoff. A shapeless blob hyperspace was delineated using the k-nearest successful neighbors that showed comparable features and reported realistic yield goals. Regionally derived and site-specific reference compositions may lead to differential interpretation. Large-size and diversified data sets must be collected to inform ML models along the learning curve, tackle model overfitting, and evaluate the merit of blob-scale diagnosis. | - |
| Descrição: dc.description | Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada | - |
| Descrição: dc.description | Department of Plant Production São Paulo State University (UNESP), SP | - |
| Descrição: dc.description | Department of Soils and Agri-Food Engineering Université Laval | - |
| Descrição: dc.description | Department of Plant Science Federal University of Ceará, CE | - |
| Descrição: dc.description | Department of Agronomy São Paulo State University (UNESP), SP | - |
| Descrição: dc.description | Instituto Agronômico de Campinas (IAC) Centro de Citricultura Sylvio Moreira, SP | - |
| Descrição: dc.description | Department of Soils Federal University of Santa Maria, RS | - |
| Descrição: dc.description | Department of Plant Production São Paulo State University (UNESP), SP | - |
| Descrição: dc.description | Department of Agronomy São Paulo State University (UNESP), SP | - |
| Descrição: dc.description | Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada: #2254 | - |
| Idioma: dc.language | en | - |
| Relação: dc.relation | Horticulturae | - |
| ???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
| Palavras-chave: dc.subject | centered log ratio | - |
| Palavras-chave: dc.subject | local diagnosis | - |
| Palavras-chave: dc.subject | machine learning | - |
| Palavras-chave: dc.subject | nutrient balance | - |
| Título: dc.title | Site-Specific Nutrient Diagnosis of Orange Groves | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp | |
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