Prediction of Soil Nitrogen Supply in Potato Fields in a Cool Humid Climate
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated different strategies for use of a simple first‐order kinetic model (N min = N 0 [1‐e − k t ] where N 0 is potentially mineralizable N and k is the mineralization rate constant) to predict growing season soil N supply (SNS) in potato ( Solanum tuberosum L.) fields under cool humid climatic conditions. Direct application of the kinetic model for the 0‐ to 15‐cm depth significantly underestimated a field‐based measure of plant available soil N supply (PASNS). Modeling strategies that considered the soil mineral N (SMN) present at the start of the growing season, or included a pool of labile mineralizable N (Pool I) not normally considered in determination of N 0 , performed better, but still underestimated high values of PASNS. Strategies which included a greater soil depth (0–30 cm), or which assumed that the mineralizable N pool was replenished during the growing season, overestimated PASNS. A strategy which used a higher value of k for Pool I gave the most promising results. Results of this study highlight the importance of considering both SMN and labile mineralizable N pools in predicting SNS, and suggest that it is possible to estimate growing season SNS in humid regions using simple kinetic models.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».