Partição de substâncias húmicas em solos brasileiros
Notice bibliographique
Résumé
As substâncias húmicas (SH) representam o principal reservatório de carbono orgânico total do solo (COT) e sua partição entre diferentes frações de solubilidade em meio alcalino ou ácido pode guardar relação com o tipo de solo e manejo adotado. O objetivo deste trabalho foi comparar a partição das SHs, de acordo com profundidade, tipo de solo, bioma e uso do solo no Brasil. Revisou-se a literatura, incluindo teses, dissertações, artigos e resumos em anais de eventos, em busca de dados sobre o teor de COT, sua porcentagem como ácidos húmicos (AH), ácidos fúlvicos (AF) e humina (HU) e a razão AH/AF. Os dados foram estratificados por intervalos comparáveis de profundidades (0-5, 5-10, 0-20, 20-50, 50-100 e >100 cm), biomas (Mata Atlântica, Cerrado, Amazônia, Pampa e Caatinga), ordem de solo (Argissolo, Latossolo, Cambissolo, Planossolo, Neossolo, Gleissolo e Organossolo) e principais usos do solo (florestas nativas, pastagem natural, pastagem plantada, eucalipto, culturas perenes e anuais). Os dados foram analisados por estatística descritiva, correlações de Spearman e análise de componentes principais (ACP). Nos Argissolos, Latossolos e Organossolos, a fração HU contribuiu com metade do COT, tendendo a diminuir em profundidade. Para Latossolos e Organossolos, a fração AF tendeu a aumentar em profundidade. Em Neossolos, a fração AH aumentou em profundidade, embora tenha diminuído em Gleissolos e Planossolos. A razão AH/AF geralmente diminui em profundidade. Pela ACP, não foi possível identificar um padrão de agrupamento das amostras em razão do tipo de bioma e uso do solo, sugerindo que a partição das SHs tem baixo potencial como indicador de efeitos do manejo ou condições ambientais, embora seja útil para discriminar processos de humificação em algumas ordens de solo.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».