Diagnosis of Nutrient Imbalances with Vector Analysis in Agroforestry Systems
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural intensification has had unintended environmental consequences, including increased nutrient leaching and surface runoff and other agrarian-derived pollutants. Improved diagnosis of on-farm nutrient dynamics will have the advantage of increasing yields and will diminish financial and environmental costs. To achieve this, a management support system that allows for site-specific rapid evaluation of nutrient production imbalances and subsequent management prescriptions is needed for agroecological design. Vector diagnosis, a bivariate model to depict changes in yield and nutritional response simultaneously in a single graph, facilitates identification of nutritional status such as growth dilution, deficiency, sufficiency, luxury uptake, and toxicity. Quantitative data from cocoa agroforestry systems and pigeonpea intercropping trials in Ghana and Tanzania, respectively, were re-evaluated with vector analysis. Relative to monoculture, biomass increase in cocoa ( L.) under shade (35-80%) was accompanied by a 17 to 25% decline in P concentration, the most limiting nutrient on this site. Similarly, increasing biomass with declining P concentrations was noted for pigeonpea [ (L). Millsp.] in response to soil moisture availability under intercropping. Although vector analysis depicted nutrient responses, the current vector model does not consider non-nutrient resource effects on growth, such as ameliorated light and soil moisture, which were particularly active in these systems. We revisit and develop vector analysis into a framework for diagnosing nutrient and non-nutrient interactions in agroforestry systems. Such a diagnostic technique advances management decision-making by increasing nutrient precision and reducing environmental issues associated with agrarian-derived soil contamination.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 ».