MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1997397219 · doi:10.4141/s99-108

Tillage for soil fertility before fertilizers

2000· article· en· W1997397219 sur OpenAlexvenueno aff
B. P. Warkentin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePasture and Agricultural Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTillageAgronomyPloughEnvironmental scienceMineralization (soil science)ManureMulch-tillOrganic matterCrop rotationNo-till farmingSoil waterSoil fertilityAgroforestryCropBiologySoil scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present concern for decreased tillage in crop production systems makes it interesting to look back 300 years to when Jethro Tull introduced his system of intensive tillage for cereals and fodder crops. His experiments in England, at a time when landowners started paying more attention to farming, established that frequent tillage with plows could substitute for manure or fallow in continuous cropping of wheat. The general understanding was that exposed soil absorbed plant nutrients from the atmosphere; therefore, it was important to turn over lower layers and to leave the soil in a loose condition where more surfaces were exposed. In addition to controlling weeds, a probably equally important factor was speeding up mineralization of organic matter through increased aeration. This would account for the increased yields even where weeds were not present, and the ability to substitute tillage for fallow. Tull's system of cultivating wheat grown in rows, sometimes on ridges, was vehemently debated in the 18th century and was not widely accepted. The benefits would have diminished as organic matter content of soils decreased, and was probably not effective on all soils. Key words: Horse-hoeing husbandry, mineralization, ploughing, Jethro Tull

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,842
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Soil ScienceMême sujetPasture and Agricultural SystemsTravaux en français237 207