Assessment of tillage effects on soil quality of pastures in South Africa with indexing methods
Notice bibliographique
Résumé
Soil quality of pastures changes through time because of management practices. Excessive soil disturbance usually leads to the decline in soil quality, and this has resulted in concerns about kikuyu (Pennisetum clandestinum)–ryegrass (Lolium spp.) pasture systems in the southern Cape region of South Africa. This study aimed to understand the effects of tillage on soil quality. The soil management assessment framework (SMAF) and the locally developed soil quality index for pastures (SQIP) were used to assess five tillage systems and were evaluated at a scale inclusive of variation in topography, pedogenic characteristics and local anthropogenic influences. Along with assessment of overall soil quality, the quality of the physical, chemical and biological components of soil were considered individually. Soil physical quality was largely a function of inherent pedogenic characteristics but tillage affected physical quality adversely. Elevated levels of certain nutrients may be warning signs to soil chemical degradation; however, tillage practice did not affect soil chemical quality. Soil disturbance and the use of herbicides to establish annual pastures has lowered soil biological quality. The SQIP was a more suitable tool than SMAF for assessing soil quality of high-input, dairy-pasture systems. SQIP could facilitate adaptive management by land managers, environmentalists, extension officers and policy makers to assess soil quality and enhance understanding of processes affecting soil quality.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».