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Enregistrement W2059996762 · doi:10.4141/cjss07071

Managing excess water in Canadian prairie soils: A review

2009· review· en· W2059996762 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Angela Bedard‐Haughn

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2009
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to water stress
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésEnvironmental scienceSoil waterDrainageWaterlogging (archaeology)AgronomyTillageInfiltration (HVAC)Surface runoffSalinityTranspirationSoil scienceBiologyWetlandEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"Excess water" conditions develop when a soil is unable to transmit water, leading to the onset of saturated conditions harmful to soils and crops. Negative agricultural impacts include reduced trafficability, physical damage to crops under hypoxic or anoxic conditions, increased salinity or sodicity, reduced nutrient availability and uptake, and increased incidence of weeds and pests. There are two main objectives in managing landscapes prone to excess water, both of which must consider soil and landform characteristics. The first is to maximize infiltration and conductivity through tillage and residue management. The second is to remove water from the soil profile as quickly as possible through drainage or the adoption of high water use plants such as alfalfa (Medicago sativa), which increase water losses through transpiration. Changes to the overall cropping system can also be made, including selecting crops and forages that have shown reduced sensitivity to excess water, applying seed treatments that encourage the development of water-tolerant traits, timing fertilizer application to correspond with maximum plant uptake, and incorporating high water use crops into the rotation. Recent work from Australia suggests that management of excess water requires a multi-disciplinary approach; however, little research has been done on this problem in the semiarid to sub-humid Canadian Prairies. Key words: Waterlogging, beneficial management practices, infiltration, drainage

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)0,003
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeAutre devis
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

Citations36
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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