Predicting intercrops yield, from data gathering to modeling - INRAE - Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Predicting intercrops yield, from data gathering to modeling

Rémi Mahmoud
AGroécologie, Innovations, teRritoires
Noémie Gaudio
AGroécologie, Innovations, teRritoires
CV
Pierre Casadebaig
AGroécologie, Innovations, teRritoires
CV
Nadine Hilgert
Mathématiques, Informatique et STatistique pour l'Environnement et l'Agronomie

Résumé

General context: Mixing cereals and legumes in the field decreases the need for exogenous fertilizers.

Domaines

Statistiques [math.ST] Agronomie
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Noémie Gaudio  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.inrae.fr/hal-03798396

Soumis le : mercredi 5 octobre 2022-11:22:29

Dernière modification le : jeudi 14 mars 2024-03:15:29

Archivage à long terme le : vendredi 6 janvier 2023-18:54:16

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Dates et versions

hal-03798396 , version 1 (05-10-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03798396 , version 1

Citer

Rémi Mahmoud, Noémie Gaudio, Pierre Casadebaig, Nadine Hilgert. Predicting intercrops yield, from data gathering to modeling. XVII Congress of the European Society for Agronomy, Aug 2022, Postdam, Germany. 38p. ⟨hal-03798396⟩

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