Evaluation of phosphorus retention equations for Manitoba soils
Notice bibliographique
Résumé
One of the key factors in phosphorus management is the P retention capacity (PRC) of the soil. In our previous study, we formulated several equations for estimating the phosphorus retention capacity of Manitoba soils. The objectives of the current study were to evaluate these equations using independent soil samples and to evaluate the influence of manure application on the predictive ability of these equations. Forty representative surface soil samples (20 soils with history of manure application and 20 without manure application history) were collected from across Manitoba. The P retention index (P150) and Langmuir adsorption maximum (Smax) were determined in the laboratory. The measured P retention capacities were then compared with those estimated using the formulated equations. Surprisingly, P150, which was obtained from a single measurement, was more robust than Smax that was obtained from at least 17 measurements as the equations provided a better estimate of P150 than Smax. Equations that were based on soil particle sizes (either percent clay or percent sand) provided poor estimates of soil PRC for the whole soil collection. However, when the soils were grouped on a pH basis, soil particle size worked better for soils with pH <7 than for soils with pH ≥7. The equations also worked better for soils with pH similar to those of the soils that were used to formulate the P retention equations. The accuracy of the predicted P sorption capacity improved with the manured soils due to the direct influence of manure application on soil properties that influence P retention such as Ca and Mg. Overall, the combination of CaM3, MgM3 and AlOx provided the best estimate of the PRC of Manitoba soils. Key words: Soil phosphorus, calcareous soils, phosphorus sorption, phosphorus retention, phosphorus retention capacity, estimating phosphorus retention capacity
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».