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Enregistrement W2027972157 · doi:10.1071/sr05125

Impact of agricultural inputs on soil organisms—a review

2006· article· en· W2027972157 sur OpenAlexaff
Else K. Bünemann, Graeme Schwenke, Lukas Van Zwieten

Notice bibliographique

RevueSoil Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesSydney Water Corporation
Mots-clésCompostEnvironmental scienceAgronomyBiosolidsSoil organic matterSoil healthSoil qualityManureSoil biodiversitySoil fertilityOrganic matterNo-till farmingMicrobial inoculantSoil waterBiologyEcologyEnvironmental engineeringSoil scienceHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

External agricultural inputs such as mineral fertilisers, organic amendments, microbial inoculants, and pesticides are applied with the ultimate goal of maximising productivity and economic returns, while side effects on soil organisms are often neglected. We have summarised the current understanding of how agricultural inputs affect the amounts, activity, and diversity of soil organisms. Mineral fertilisers have limited direct effects, but their application can enhance soil biological activity via increases in system productivity, crop residue return, and soil organic matter. Another important indirect effect especially of N fertilisation is soil acidification, with considerable negative effects on soil organisms. Organic amendments such as manure, compost, biosolids, and humic substances provide a direct source of C for soil organisms as well as an indirect C source via increased plant growth and plant residue returns. Non-target effects of microbial inoculants appear to be small and transient. Among the pesticides, few significant effects of herbicides on soil organisms have been documented, whereas negative effects of insecticides and fungicides are more common. Copper fungicides are among the most toxic and most persistent fungicides, and their application warrants strict regulation. Quality control of organic waste products such as municipal composts and biosolids is likewise mandatory to avoid accumulation of elements that are toxic to soil organisms.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations513
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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