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A framework for assessing the uncertainty in crop model predictions

  1. Wallach, Daniel ORCID logo
  2. Rivington, Mike

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1000 Titel
  • A framework for assessing the uncertainty in crop model predictions
1000 Autor/in
  1. Wallach, Daniel |
  2. Rivington, Mike |
1000 Erscheinungsjahr 2014
1000 Publikationstyp
  1. Artikel |
1000 Online veröffentlicht
  • 2014-07-04
1000 Erschienen in
1000 Quellenangabe
  • 3:D-C4.1.2
1000 Verlagsversion
  • https://ojs.macsur.eu/index.php/Reports/article/view/D-C4.1.2 |
1000 Publikationsstatus
1000 Begutachtungsstatus
1000 Sprache der Publikation
1000 Abstract/Summary
  • It is of major importance in modeling to understand and quantify the uncertainty in model predictions, both in order to know how much confidence to have in those predictions, and as a first step toward model improvement. Here we show that there are basically three different approaches to evaluating uncertainty, and we explain the advantages and drawbacks of each. This is a necessary first step toward developing protocols for evaluation of uncertainty and so obtaining a clearer picture of the reliability of crop models.
1000 Fächerklassifikation (DDC)
1000 DOI 10.4126/FRL01-006413580 |
1000 Liste der Beteiligten
  1. https://orcid.org/0000-0003-3500-8179|http://d-nb.info/gnd/137393539
1000 Label
1000 Fördernummer
  1. -
1000 Förderprogramm
  1. -
1000 Dateien
1000 Objektart article
1000 Beschrieben durch
1000 @id frl:6413580.rdf
1000 Erstellt am 2019-03-27T09:49:34.687+0100
1000 Erstellt von 122
1000 beschreibt frl:6413580
1000 Bearbeitet von 25
1000 Zuletzt bearbeitet Fri Jan 31 01:07:57 CET 2020
1000 Objekt bearb. Fri Jun 14 15:05:02 CEST 2019
1000 Vgl. frl:6413580
1000 Oai Id
  1. oai:frl.publisso.de:frl:6413580 |
1000 Sichtbarkeit Metadaten public
1000 Sichtbarkeit Daten public
1000 Gegenstand von

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