Inter‐laboratory variation in the chemical analysis of acidic forest soil reference samples from eastern North America
Notice bibliographique
Résumé
Long‐term forest soil monitoring and research often requires a comparison of laboratory data generated at different times and in different laboratories. Quantifying the uncertainty associated with these analyses is necessary to assess temporal changes in soil properties. Forest soil chemical properties, and methods to measure these properties, often differ from agronomic and horticultural soils. Soil proficiency programs do not generally include forest soil samples that are highly acidic, high in extractable Al, low in extractable Ca and often high in carbon. To determine the uncertainty associated with specific analytical methods for forest soils, we collected and distributed samples from two soil horizons (Oa and Bs) to 15 laboratories in the eastern United States and Canada. Soil properties measured included total organic carbon and nitrogen, pH and exchangeable cations. Overall, results were consistent despite some differences in methodology. We calculated the median absolute deviation (MAD) for each measurement and considered the acceptable range to be the median ± 2.5 × MAD. Variability among laboratories was usually as low as the typical variability within a laboratory. A few areas of concern include a lack of consistency in the measurement and expression of results on a dry weight basis, relatively high variability in the C/N ratio in the Bs horizon, challenges associated with determining exchangeable cations at concentrations near the lower reporting range of some laboratories and the operationally defined nature of aluminum extractability. Recommendations include a continuation of reference forest soil exchange programs to quantify the uncertainty associated with these analyses in conjunction with ongoing efforts to review and standardize laboratory methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».