MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2081134561 · doi:10.4141/cjss09105

Accumulation of nitrate N in the soil profile and its implications for the environment under dryland agriculture in northern China: A review

2010· review· en· W2081134561 sur OpenAlexvenueno aff
Jianling Fan, Ming Hao, S. S. Malhi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2010
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeaching (pedology)Environmental scienceSoil waterAgronomyAgricultureDryland farmingFertilizerGroundwaterNitrateCrop rotationSoil scienceCropEcologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nitrate (NO3-) leaching and water contamination have become a worldwide concern. In this review, some examples are presented to show the extent and magnitude of NO3- accumulation in the soil profiles and its potential effects on contamination of ground water and surface water under dryland farming in northern China. Climatic and management factors affecting NO3- leaching are also discussed. In northern China, rainfall is relatively sparse, but the high intensity of precipitation and porous soils play an important role in the accumulation of NO3N in soil and its subsequent leaching in the soil profile. There is a risk of nitrate accumulation and leaching when high rates of fertilizer N are applied to improve crop yields, and it becomes even worse when conventional land use is changed from cereal crops to vegetable crops and fruit orchards. Under such conditions, shallow ground water might be polluted by NO3-. This suggests that more attention should be paid to prevent this problem by using best management practices, especially by controlling the amount of N fertilizer input, balanced fertilization, split N application, inclusion of crops with deep taproots in the rotation and minimizing summer fallow (especially tilled) frequency. Key words: Accumulation, contamination, dryland farming, ground water, leaching, nitrate, northern China

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations87
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Soil ScienceMême sujetSoil Carbon and Nitrogen DynamicsTravaux en français237 207