Calibration models for electromagnetic induction methods to assess nutrient accumulation beneath confined livestock areas
Notice bibliographique
Résumé
Nutrient accumulation in soils beneath confined livestock areas is a potential source of groundwater contamination. Electromagnetic induction (EMI) has become a practical method to assess nutrient content, with multiple linear regression (MLR) as the statistical method often employed to translate EMI readings into nutrient content. The purpose of this research is to compare and contrast the performance of spatially referenced MLR models that include secondary, 'easy-to-acquire' predictor variables such as spatial coordinate locations, soil water content and elevation information with MLR models based solely on EMI readings. Six feedlot areas were surveyed with an EM38 conductivity meter and between 6 and 12 sites at each feedlot were sampled at five different depths. The electrical conductivity (EC(e)), nitrate (NO3-) and phosphate (PO4(3-)) concentrations were measured and used as response variables. Analyses were performed using two different approaches: the response variables in individual layers and response variables by combining the layers within the soil profile. The results of both MLR methods were comparable in most instances because the models preferentially incorporated predictors derived from EM38 readings. Differences between the models were more evident when predicting NO3- and PO4(3-), even though prediction of these two analytes by either method was generally poor. Combined profile analysis was more effective for defining nutrient build-up because by-layer analysis gave non-significant or poor models in many instances.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».