Automated differential computation in the Adams spectral sequence

We describe an algorithm for the automated deduction of many $d_2$ differentials in the Adams spectral sequence. We discuss our implementation and the results of the computation.Comment: 16 page

Global and experimental evidence on the adoption of innovations and robotics for sustainable crop production

Agricultural innovations in general and smart farming technologies (SFT) in particular, can mitigate the negative environmental impacts and risk inherent to modern agricultural practices while increasing productivity and precision thereof. Clearly, understanding what drives their adoption and why farmers are still hesitant to venture into the field of smart and autonomous farming technologies is pivotal for technology producers, agricultural economists and political stakeholders alike to unfold the full potential of these sustainable innovations. The present dissertation studies the adoption of agricultural innovations from different vantage points. First, we systematically identify and organize quantitative agricultural innovation adoption literature in a sizable global evidence map to learn about the statistical relevance of frequently and less frequently investigated farm-level adoption determinants and to propose future avenues of research. Second, in a framed lab-in-the-field experiment with German crop farmers we delve deeper into their attitudinal dispositions toward SFT, and we test whether a set of hypothetical policy scenarios has a positive effect on farmers’ intention to use more SFT in the future. Third, we replicate the above experiment with agricultural students to get a better understanding of an unexpected behavioral pattern observed in the farmer sample and to derive a statement regarding potential subject pool effects in agricultural policy evaluation studies. Fourth and last, we draw on a psychological framework—the Theory of Planned Behavior (TPB)—to extend our knowledge regarding likely behavioral antecedents of farmers’ intention to use spot spraying for herbicide-reduced weed control on their own farms. While frequently investigated structural and sociodemographic variables are found statistically insignificant in a vast majority of studies investigating adoption across the globe, less frequent variables pertaining to farmers’ behavior, attitudes and their embeddedness in their social and professional environment bear statistical relevance for adoption relatively more often. This is complemented by the findings of both the experimental and the TPB approaches. In particular, farmers’ pro-environmental attitude and innovativeness are found to be strong predictors of their intended SFT adoption. In addition, social and moral norms to tend to the environment render themselves relevant antecedents of farmers intention to conduct weed management via spot spraying technology on their own fields within the next five years. By contrast, neither of the investigated policy scenarios yield the expected effects on SFT adoption intention. Promisingly, however, both their magnitude and direction of effect are in line with theoretical predictions. We can further show a marked discrepancy between the results derived from the farmers and students, respectively, which casts doubt on the adequacy of using agricultural students as substitutes for farmers in agricultural policy evaluation experiments. The methodological and theoretical contributions alongside the insights derived in this dissertation emphasize the relevance of behavioral determinants to inform future research endeavors and enable context-specific agricultural policies aiming at sustainable intensification of modern agriculture.Landwirtschaftliche Innovationen im Allgemeinen und Smart Farming Technologien (SFT) im Speziellen haben das Potenzial, negative Umwelteffekte und die damit verbundenen Risiken moderner landwirtschaftlicher Praktiken zu mindern, während sie deren Produktivität und Präzision steigern. Für Technologiehersteller, Agrarökonomen und politische Interessenvertreter ist es von zentraler Bedeutung, ein umfassendes Verständnis der Treiber der Technologieannahme zu entwickeln und zu verstehen, warum Landwirte weiterhin zögern, sich mit intelligenten und autonomen Technologien zu befassen, um das volle Potenzial dieser nachhaltigen Innovationen zu entfalten. Diese Dissertation untersucht die Annahme landwirtschaftlicher Innovationen aus verschiedenen Blickwinkeln. Zunächst identifizieren und ordnen wir quantitative Literatur zur Annahme landwirtschaftlicher Innovationen systematisch in einer globalen Evidence Map von beträchtlicher Größe an, um die statistische Relevanz von häufig und weniger häufig untersuchten Determinanten der Technologieannahme zu untersuchen und um daraus Forschungsempfehlungen abzuleiten. Wir gehen dann im Rahmen eines Lab-in-the-Field Experiments genauer auf die Haltungen deutscher Ackerbauern gegenüber SFT ein und testen explizit, ob ausgewählte hypothetische Politikszenarien einen positiven Effekt auf deren zukünftige Annahmebereitschaft haben. Ferner replizieren wir dieses Experiment mit landwirtschaftlichen Studierenden, um ein unerwartetes Verhaltensmuster genauer zu untersuchen, das in obigem Experiment mit Ackerbauern entdeckt wurde. Außerdem leiten wir daraus eine Aussage über Effekte ab, die sich potenziell durch die Wahl spezifischer Teilnehmergruppen in experimentellen Stichproben erklären lassen. Zuletzt nutzen wir ein psychologisches Konzept - die Theory of Planned Behahvior (TPB) - zur Erforschung der Rolle zusätzlicher ausgewählter Verhaltensparameter hinsichtlich der Intention der Landwirte, Spot Spraying zu Herbizid reduzierter Beikrautregulierung auf ihren eigenen Feldern zu nutzen. Während wir global häufig erforschte soziodemografische und Strukturvariablen statistisch zumeist als insignifikant beobachten, finden wir, dass seltener untersuchte Variablen mit Bezug zum Verhalten von Landwirten, deren persönlichen Einstellungen und Interaktion mit ihrem sozialen und professionellen Umfeld relativ betrachtet höhere statistische Relevanz in der Annahmeforschung zu haben scheinen. Diese Erkenntnisse werden durch die Ergebnisse der experimentellen und der TPB Studie ergänzt. Im Speziellen sind die positive Umwelteinstellung und Innovationsfreude der Landwirte starke Prädikatoren ihrer SFT Annahmeintentionen. Weitere aussagekräftige Verhaltensparameter des Vorhabens, Spot Spraying auf den eigenen Feldern innerhalb der nächsten fünf Jahre zu nutzen, sind soziale Normen und Moralempfinden der Landwirte bezogen auf einen pfleglichen Umgang mit der Umwelt. Allerdings finden wir für keins der hypothetischen Politikszenarien den erwarteten statistischen Effekt, obwohl sowohl die Richtung als auch die Magnitude der Schätzer im Sinne der Hypothesen vielversprechend ausfallen. Darüber hinaus finden wir deutliche Unterschiede zwischen den Ergebnissen aus den Stichproben mit Landwirten und Studierenden, was Zweifel an der Eignung von Studierenden als Substitute für Landwirte in Experimenten bezüglich erwartbarer Effekte von Agrarpolitiken nahelegt. Neben den methodischen und theoretischen Beiträgen dieser Dissertation verdeutlichen insbesondere unsere Ergebnisse die Relevanz von Verhaltensparametern für zukünftige Forschungsbestreben sowie kontextbezogene Agrarpolitikstrategien mit dem Ziel einer nachhaltigen Intensivierung der modernen Landwirtschaft

Round effects in economic experiments - A novel probabilistic programming approach to timevariant response behaviour

Round effects can arise in any kind of economic experiment, where participants have to make decisions over a course of various rounds. They are associated with changes of preferences and patterns of response variance, they may counteract or distort experimental treatment effects and ultimately result in the biased estimation of the “true” underlying preferences. To investigate how exactly round effects occur and can be captured statistically, we have designed and conducted a multi-round study with German agricultural students. We develop a novel Bayesian Probabilistic Programming approach to assess to which extent preference learning, institutional learning and fatigue effects influence the response behaviour of survey participants. We find strong evidence for fatigue effects, since the response behaviour of our participants became increasingly variant over the course of the experiment. We could also falsify the assumptions of institutional and preference learning for our participant group. Our results emphasize the importance of modelling round effects in economic experiments. The results and the developed modelling framework will be of interest to both, experimental agricultural economists and policy developers, who interpret and apply findings from business simulation games and similar multi-period experimental studies

Annotation automatisée des métadonnées structurelles dans les partitions musicales : cas des modulations et des cadences pour la forme sonate

This PhD thesis is in Music Information Retrieval (MIR). More specifically, Computational Music Analysis (CMA) studies aim to generate musical annotations on scores to understand how it has been composed and how it characterizes the style of a composer. In this dissertation, we propose original models and algorithms, inspired by machine learning and music theory, to model tonality, a musical system that organizes pitches, and cadences, which are processes of closing a musical sentence. These models should help to analyze pieces in sonata form.Three corpora were established during this PhD -- Mendelssohn string quartets, Mozart string quartets, and modulation excerpts. We discuss the methodology of corpus creation along with the issues encountered.We design an algorithm for local key detection, aiming to improve previous studies by modeling the tonal system to find modulation points and improve the results of the state of the art. It computes three musical signals on each beat of the score: pitch compatibility, harmonic anchoring, and key relationship proximity. This algorithm is evaluated on the Mozart corpus and the modulation corpus. We also propose an algorithm to detect cadences. It extracts high-level musical features that characterize the presence of a cadential arrival point on the score. We study the significance of the features and use them to train a machine learning algorithm that classifies each beat of the score as a cadential arrival point or not. This algorithm is evaluated on a Bach fugue corpus and Haydn string quartets corpus. It is also adjusted and used to find a peculiar cadence found in sonata forms, the medial caesura.The thesis thus aims to improve computational models of high-level music concepts such as harmony and musical form.Cette thèse s’inscrit dans le domaine de l’informatique musicale et plus particulièrement de l’analyse musicale computationnelle. Ces études ont pour but de générer des annotations musicales plus ou moins haut-niveau sur une partition, en particulier pour comprendre la genèse, le geste compositionnel ou encore sa place dans l'œuvre globale d'un compositeur. Cette thèse propose de nouvelles approches basées sur la modélisation, l'algorithmique et l’apprentissage machine pour modéliser la tonalité, un système musical qui permet de hiérarchiser et contextualiser les notes, ainsi que les cadences, qui sont les processus de clôture des phrases musicales. Nous souhaitons ainsi aider à l'analyse d’œuvres en forme sonate.Nous présentons trois corpus établis durant la thèse -- quatuors à cordes de Mendelssohn, quatuors à cordes de Mozart et exemples de modulation -- et discutons les étapes et problématiques d'un tel travail. Nous concevons un algorithme d’estimation des tonalités en tout point de la partition, utilisant une nouvelle modélisation du système tonal pour identifier les points de modulation. Il estime à chaque temps trois signaux musicaux : l’ancrage dans la tonalité, la compatibilité des notes avec une tonalité donnée et la proximité entre les tonalités. L'algorithme est évalué sur des corpus de Mozart et de modulations. Nous établissons un algorithme de détection des cadences par l’extraction de descripteurs haut-niveau caractéristiques de la présence d’un point d’arrivée cadentiel sur la partition musicale. Nous étudions la significativité de chacun de ces descripteurs, puis ceux-ci servent à entraîner un algorithme d’apprentissage qui classe chaque temps de la partition comme un point d’arrivée cadentiel ou non. Cet algorithme est évalué sur un corpus de fugues de Bach et de quatuors à cordes d'Haydn et est adapté à la détection d'une cadence particulière significative pour la forme sonate, la césure médiane.Cette thèse contribue donc à la modélisation informatique de concepts musicaux haut-niveaux comme la tonalité et la forme musicale

Annotation automatisée des métadonnées structurelles dans les partitions musicales : cas des modulations et des cadences pour la forme sonate

This PhD thesis is in Music Information Retrieval (MIR). More specifically, Computational Music Analysis (CMA) studies aim to generate musical annotations on scores to understand how it has been composed and how it characterizes the style of a composer. In this dissertation, we propose original models and algorithms, inspired by machine learning and music theory, to model tonality, a musical system that organizes pitches, and cadences, which are processes of closing a musical sentence. These models should help to analyze pieces in sonata form.Three corpora were established during this PhD -- Mendelssohn string quartets, Mozart string quartets, and modulation excerpts. We discuss the methodology of corpus creation along with the issues encountered.We design an algorithm for local key detection, aiming to improve previous studies by modeling the tonal system to find modulation points and improve the results of the state of the art. It computes three musical signals on each beat of the score: pitch compatibility, harmonic anchoring, and key relationship proximity. This algorithm is evaluated on the Mozart corpus and the modulation corpus. We also propose an algorithm to detect cadences. It extracts high-level musical features that characterize the presence of a cadential arrival point on the score. We study the significance of the features and use them to train a machine learning algorithm that classifies each beat of the score as a cadential arrival point or not. This algorithm is evaluated on a Bach fugue corpus and Haydn string quartets corpus. It is also adjusted and used to find a peculiar cadence found in sonata forms, the medial caesura.The thesis thus aims to improve computational models of high-level music concepts such as harmony and musical form.Cette thèse s’inscrit dans le domaine de l’informatique musicale et plus particulièrement de l’analyse musicale computationnelle. Ces études ont pour but de générer des annotations musicales plus ou moins haut-niveau sur une partition, en particulier pour comprendre la genèse, le geste compositionnel ou encore sa place dans l'œuvre globale d'un compositeur. Cette thèse propose de nouvelles approches basées sur la modélisation, l'algorithmique et l’apprentissage machine pour modéliser la tonalité, un système musical qui permet de hiérarchiser et contextualiser les notes, ainsi que les cadences, qui sont les processus de clôture des phrases musicales. Nous souhaitons ainsi aider à l'analyse d’œuvres en forme sonate.Nous présentons trois corpus établis durant la thèse -- quatuors à cordes de Mendelssohn, quatuors à cordes de Mozart et exemples de modulation -- et discutons les étapes et problématiques d'un tel travail. Nous concevons un algorithme d’estimation des tonalités en tout point de la partition, utilisant une nouvelle modélisation du système tonal pour identifier les points de modulation. Il estime à chaque temps trois signaux musicaux : l’ancrage dans la tonalité, la compatibilité des notes avec une tonalité donnée et la proximité entre les tonalités. L'algorithme est évalué sur des corpus de Mozart et de modulations. Nous établissons un algorithme de détection des cadences par l’extraction de descripteurs haut-niveau caractéristiques de la présence d’un point d’arrivée cadentiel sur la partition musicale. Nous étudions la significativité de chacun de ces descripteurs, puis ceux-ci servent à entraîner un algorithme d’apprentissage qui classe chaque temps de la partition comme un point d’arrivée cadentiel ou non. Cet algorithme est évalué sur un corpus de fugues de Bach et de quatuors à cordes d'Haydn et est adapté à la détection d'une cadence particulière significative pour la forme sonate, la césure médiane.Cette thèse contribue donc à la modélisation informatique de concepts musicaux haut-niveaux comme la tonalité et la forme musicale

Phytotoxicity, absorption and translocation of triclopyr and glyphosate, and metabolism of triclopyr in purple loosestrife (Lythrum salicaria L.) as influenced by flooding

Growth room experiments with nine-week old purple loosestrife seedlings were conducted to determine if differential sensitivity existed between plants grown under flooded and non-flooded conditions. Seedlings were treated with triclopyr amine, triclopyr ester, glyphosate with and without surfactant at equimolar rates from 5.9 $\mu$mol/ha to 3.7 mmol/ha. At sublethal doses, flooded seedlings were more sensitive to herbicides than non-flooded seedlings, and triclopyr was more toxic than glyphosate. At the two highest doses differences between conditions and herbicides were not significant. Within a herbicide treatment no difference in absorption and translocation of either herbicide was found between flooded and non-flooded seedlings. Regardless of condition, more triclopyr than glyphosate was absorbed. Translocation patterns between herbicides were significantly different. Triclopyr translocated predominantly to stem and leaves acropetal to the treated leaf, whereas most of the glyphosate translocated to the roots and apical meristem. Triclopyr was metabolized more in flooded than in non-flooded seedlings

Overview of AAFC Soil Health Research and a Soil “Fingerprinting” Framework for Soil Health Assessments

2016 Soil Health Research ForumPurpose of the Forum. The Soil Health Research Forum provided participants with the opportunity to: Learn about most recent research findings addressing soil health in Ontario topics and discuss finding soil health solutions for enhanced agricultural environmental sustainability. Discuss accelerating Ontario's capacity while meeting future challenges. Connect with researchers, industry, government and others who are finding solutions to increase soil health in the agricultural landscape. Explore opportunities through networking and share strategic ideas on building Ontario's research and innovation strengths, opportunities and alliances. Be inspired by up and coming researchers and innovators in Ontario.Presentation on AAFC soil health-related priorities including conservation, soil management practices, contamination, diversified agricultural landscapes, ecosystems and forecast and analyze extreme weather events.Agriculture and Agri-Food Canad

Automated annotation of structural metadata on symbolic scores : cadence detection and key estimation in sonata form

Cette thèse s’inscrit dans le domaine de l’informatique musicale et plus particulièrement de l’analyse musicale computationnelle. Ces études ont pour but de générer des annotations musicales plus ou moins haut-niveau sur une partition, en particulier pour comprendre la genèse, le geste compositionnel ou encore sa place dans l'œuvre globale d'un compositeur. Cette thèse propose de nouvelles approches basées sur la modélisation, l'algorithmique et l’apprentissage machine pour modéliser la tonalité, un système musical qui permet de hiérarchiser et contextualiser les notes, ainsi que les cadences, qui sont les processus de clôture des phrases musicales. Nous souhaitons ainsi aider à l'analyse d’œuvres en forme sonate.Nous présentons trois corpus établis durant la thèse -- quatuors à cordes de Mendelssohn, quatuors à cordes de Mozart et exemples de modulation -- et discutons les étapes et problématiques d'un tel travail. Nous concevons un algorithme d’estimation des tonalités en tout point de la partition, utilisant une nouvelle modélisation du système tonal pour identifier les points de modulation. Il estime à chaque temps trois signaux musicaux : l’ancrage dans la tonalité, la compatibilité des notes avec une tonalité donnée et la proximité entre les tonalités. L'algorithme est évalué sur des corpus de Mozart et de modulations. Nous établissons un algorithme de détection des cadences par l’extraction de descripteurs haut-niveau caractéristiques de la présence d’un point d’arrivée cadentiel sur la partition musicale. Nous étudions la significativité de chacun de ces descripteurs, puis ceux-ci servent à entraîner un algorithme d’apprentissage qui classe chaque temps de la partition comme un point d’arrivée cadentiel ou non. Cet algorithme est évalué sur un corpus de fugues de Bach et de quatuors à cordes d'Haydn et est adapté à la détection d'une cadence particulière significative pour la forme sonate, la césure médiane.Cette thèse contribue donc à la modélisation informatique de concepts musicaux haut-niveaux comme la tonalité et la forme musicale.This PhD thesis is in Music Information Retrieval (MIR). More specifically, Computational Music Analysis (CMA) studies aim to generate musical annotations on scores to understand how it has been composed and how it characterizes the style of a composer. In this dissertation, we propose original models and algorithms, inspired by machine learning and music theory, to model tonality, a musical system that organizes pitches, and cadences, which are processes of closing a musical sentence. These models should help to analyze pieces in sonata form.Three corpora were established during this PhD -- Mendelssohn string quartets, Mozart string quartets, and modulation excerpts. We discuss the methodology of corpus creation along with the issues encountered.We design an algorithm for local key detection, aiming to improve previous studies by modeling the tonal system to find modulation points and improve the results of the state of the art. It computes three musical signals on each beat of the score: pitch compatibility, harmonic anchoring, and key relationship proximity. This algorithm is evaluated on the Mozart corpus and the modulation corpus. We also propose an algorithm to detect cadences. It extracts high-level musical features that characterize the presence of a cadential arrival point on the score. We study the significance of the features and use them to train a machine learning algorithm that classifies each beat of the score as a cadential arrival point or not. This algorithm is evaluated on a Bach fugue corpus and Haydn string quartets corpus. It is also adjusted and used to find a peculiar cadence found in sonata forms, the medial caesura.The thesis thus aims to improve computational models of high-level music concepts such as harmony and musical form