Near-infrared spectroscopic assessment of hot water extractable and oxidizable organic carbon in cultivated and uncultivated Mollisols in China
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The hot water extractable organic carbon (HWEOC) and K2Cr2O7 oxidizable organic carbon (OOC) have been suggested as indicators to assess soil management effects on soil organic matter; however, traditional methods for measuring these C fractions are costly and tedious. The potential of using near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) with partial least squares (PLS) regression to predict HWEOC and OOC concentrations in cultivated and uncultivated Mollisols in China were explored in this paper. The soil organic carbon (SOC), OOC, and HWEOC in 0–30 cm layer were 37.6, 41.2, and 58.8% lower in cultivated than in uncultivated soils. The HWEOC is more sensitive to soil management relative to SOC or OOC. HWEOC concentrations were accurately predicted using NIRS-PLS model, with high coefficient of determination (R 2=0.89), residual prediction deviation (RPD=3.69) for model calibration, and high R 2 (0.85), RPD (3.03), and correlation coefficient (r=0.92) of predicted and measured values in the validation set. Excellent prediction for OOC was acquired with R 2 and RPD at 0.97 and 6.11 for model calibration, respectively, and R 2 and RPD and r at 0.92, 5.75, and 0.97 for model validation, respectively. This study indicated that the HWEOC could be used to illustrate the impacts of agronomic management on soil quality. Both of HWEOC and OOC can be accurately quantified using NIRS-PLS approach.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle