Soil Assessment along Toposequences in Rural Northern Nigeria: A Geomedical Approach
Notice bibliographique
Résumé
Case numbers of endemic Ca-deficiency rickets (CDR) have been reported to be alarmingly rising among children of subsistence farms in developing countries within the last 30 years. Fluoride toxicities in the environment are known to not be related to the disease. To investigate if, instead, CDR is caused by a nutrient deficiency in the environment, subsistence farms in an endemic CDR area near Kaduna, northern Nigeria, were investigated for bedrock, slope forms, soil types, and soil characteristics. The natural environment was investigated according to the World Reference Base, soil texture was analysed by pipette and sieving, and plant-available macronutrients were determined using barium-chloride or Ca-acetate-lactate extraction. The analyses showed that granite and slope deposits were the dominant parent materials. The typical slope forms and soil types were Lixisols and Acrisols on pediments, Fluvisols in river valleys, and Plinthosols and Acrisols on plains. Compared with West African background values, all of the soils had normal soil textures but were low in macronutrients. Comparisons to critical limits, however, showed that only the P concentrations were critically low, which are typical for savanna soils. A link between nutrient deficiency in soils and CDR in the Kaduna area was therefore considered unlikely.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».