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Enregistrement W2004531593 · doi:10.4141/s06-068

Application of a risk indicator for assessing trends in dryland salinization risk on the Canadian Prairies

2007· article· en· W2004531593 sur OpenAlexaffvenueabout
Brian H. Wiebe, R.G. Eilers, W.D. Eilers, James A. Brierley

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesGoddard Space Flight Center
Mots-clésSoil salinityDryland salinityEnvironmental scienceAgricultureSubsoilLand useSummer fallowGeographyAgroforestrySoil fertilityCroppingSoil waterSoil biodiversityEcologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Moderate to severe soil salinity currently affects the surface 60 cm of approximately 1 million ha within agricultural regions of the prairies. The subsoil (60–120 cm) is affected on about 3.5 million ha. The risk of soil salinization (RSS) indicator was developed to measure and monitor the change in risk of soil salinization in the Canadian Prairies as a function of changes in agricultural land use and management practices as reported in the Canadian Census of Agriculture. We have expressed the RSS indicator in five classes from very low to very high risk. In 1981, 18.4% of the land area in the agricultural regions of the prairies was rated as having a moderate or higher risk of salinization. By 2001 this had improved to less than 12% (8 million ha). Prairie-wide the land area at high and very high risk of salinization decreased from 6.2 to 4.4% of agricultural landscapes and the area at moderate risk decreased from 12.2 to 7.3%. We attribute this improvement largely to a reduction in summer fallow with a minor contribution from increased use of permanent cover. Although the risk of soil salinization is far from eliminated, the trend is towards greater agri-environmental sustainability. Key words: Risk of soil salinization, dryland salinity, land use, summer fallow, permanent cover

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,719
Score d'incertitude au seuil0,751

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations52
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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