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Enregistrement W1880730080 · doi:10.5400/jts.2013.v18i2.99-103

Changes of Soil Chemical Properties during Rice Straw Decomposition in Different Types of Acid Sulphate Soils

2013· article· en· W1880730080 sur OpenAlexaboutno aff
Anna Hairani, Ani Susilawati

Notice bibliographique

RevueJournal of Tropical Soils · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Science and Fertilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil waterDecompositionStrawRice strawChemistrySoil scienceAgronomyEnvironmental chemistryEnvironmental scienceInorganic chemistryBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Role of Peat Layers on Iron Dynamics in Peatlands (A Fahmi, B Radjagukguk, BH Purwanto and E Hanudin): The research aimed to study the effect of peat thickness and humification stage of the peat material on Fe solubility at the peatlands with sulfidic material as substratum. The research was conducted at three conditionals of ombrogen peatlands ie ; deep, moderate and shallow peat. Soil samples were collected by using peat borer according to interlayer (the border layer of peat and mineral layer) and conditional of soil horizons. The sample point depth were (cm) G.s2 : 25, G.s1 : 50, Int.s : 70, M.s1 : 90 and M.s2 : 100 for shallow peat, G.m2 : 47, G.m1 : 100, Int.m : 120 and M.m1 : 135 for moderate peat and G.d3 : 50, G.d2 : 150, G.d1 : 200, Int.d : 220 and M.d1 : 235 for deep peat respectively. The results showed that most of Fe on the tested soils was found in organic forms. The peat layers above the sulfidic material decreased the Fe2+ solubility at peatlands. Fe2+ concentration in peat layer decreased with its increasing distance from sulfidic material. There was any other processes beside complexation and chelation of Fe2+ by humic material and its processes was reduction of Fe3+ and this conditions was reflected in redox potential values (Eh).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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