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J-GLOBAL ID：201702250262098847   整理番号：17A0144129

植物成長構造と生産動力学eラーニング資源の集合【Powered by NICT】

Plant growth architecture and production dynamics : A set of e-learning resources

著者 (11件)： Jaeger Marc (CIRAD, AMAP Unit, Montpellier, 34398, France) ,  De Reffye Philippe (CIRAD, AMAP Unit, Montpellier, 34398, France) ,  Sabatier Sylvie (CIRAD, AMAP Unit, Montpellier, 34398, France) ,  Caraglio Yves (CIRAD, AMAP Unit, Montpellier, 34398, France) ,  Krit Hatem (CIRAD, AMAP Unit, Montpellier, 34398, France) ,  Lafond Marie-Helene (CIRAD, AMAP Unit, Montpellier, 34398, France) ,  Letort Veronique (CentraleSupelec, MAS Chatenay-Malabry, 92290, France) ,  Heuvelink Ep (WURL, HPC Group, Wageningen, 6700AA, Netherlands) ,  Motisi Matacha (CIRAD, Pest & Disease Unit, Montpellier, 34398, France) ,  Zhang BaoGui (Key Laboratory of Plant-Soil Interactions, College of Resources and Environment, China Agricultural University, Beijing, 100193, China) ,  Kang Mengzhen (State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, LIAMA, CASIA, Beijing, 100190 China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： FSPMA  ページ： 83-89  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： FSPM植物と作物モデルは研究コミュニティでは普通であり,その応用への関心の増加,作物管理最適化への収率予測である。アプローチとそのソフトウェア実装の広い範囲は,文献に見られる,モデリングスケール(植物器官からレベルプロット)と範囲(構造的,機能的または両方)における大きな多様性だけでなく,一般的または特異的目的である。しかし,これらの手法の多くはパラメータ同定と推定のための異なる分野に関連した同様な鍵となる仮定と方法:植物構造の植物学,生産のための生態生理学,統計学および動的システム理論に依存している。Web播種性植物と作物モデル学習担体は多数の,しばしば特異的,部分的ではない。は植物の形態と構造,大部分の植物と作物モデルの理解に必要な生態生理学と応用数学とその類型からの主な概念を記述するここでeラーニング資源のセット,「植物成長構造と生産動力学」を示した。本論文では,著者らは,全研究地域に関して興味があるであろう植物と作物モデリングに既存の学習資源の概観後,著者らは,提案した資源,例証としてGreenLabモデルを使用し,次のように組織化されたを示した五スタンドアロン導入専門資源:植物概念,生態生理学における仮定,データ処理における基底,モデルへの導入,導入GreenLabのFSPM例より詳細に:GreenLab位置付け,その基礎,構造モデリング,生産モデル化およびモデルフィッティングと事例研究ツールを含む応用:インライン(構造解析と統計学の),オンライン(例えばフィッターへのアクセス)とダウンロードへのアクセスシミュレータとそのドキュメンテーション用語集,文献,Webサイト収集,フランス持続可能な開発仮想大学(UVED)により支持された指導者教育キット,Eラーニング供給http://greenlab.cirad。fr/GLUVED/was評価後標識され,五つの独立した導入学習章とその主要な経過を示した。これら自己学習教育章,英語で書かれた,を結合すべきか否か,同様の組織を共有できる。ページは,訪問の領域の活性と速度に従って可能にするウェブサイト索引作成ツールにより指数付けした。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 事例研究 ,  Web【情報システム】 ,  構造解析 ,  農作物 ,  学習 ,  *eラーニング ,  モデリング ,  統計学 ,  最適化 ,  フランス共和国 ,  動的系 ,  持続可能な開発
準シソーラス用語： Webサイト ,  生態生理学 ,  作物モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (9件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  動物生態学一般  (EE03010W) ,  自然保護  (SB06000L) ,  微生物の生態  (EG03040J) ,  廃棄物処理一般  (SC05010S) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  海洋物理学一般  (DC06010K) ,  土壌学一般  (FB04010V) ,  土壌管理  (FB04070J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 植物成長 ,  動力学 ,  eラーニング ,  資源 ,  集合