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Enregistrement W2090782277 · doi:10.1111/j.1475-2743.2005.tb00113.x

Phosphorus management in balanced agricultural systems

2005· article· en· W2090782277 sur OpenAlexaff
Faruk Djodjic, Lars Bergström, Cynthia A. Grant

Notice bibliographique

RevueSoil Use and Management · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceLeaching (pedology)TopsoilSoil waterEutrophicationFertilizerAgricultureSurface runoffAgronomySoil fertilityWater qualityPhosphorusNutrientSoil scienceChemistryEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The practice of large phosphorus (P) additions to agricultural land has resulted in an increased depletion of limited mineable rock phosphate resources, P accumulation in soils with an increased risk for P losses, and intensified eutrophication and deterioration of water quality in recipient water bodies. A number of measures have been used to reach balance between P inputs and outputs in agricultural systems, with the goal of achieving improved P use efficiency, sustained high crop yields and reduced P losses. This paper discusses how this goal may be achieved. Results from a Swedish long‐term fertility experiment combined with results of a P leaching study using a selection of soils from the fertility experiment are used to evaluate the effects of a balanced P system on yields, soil P levels and P leaching. Three P fertilizer application strategies are compared (zero P, replacement P, and a treatment where surplus P fertilization was used to achieve a rapid increase in the soil P status). The replacement P strategy appeared to be the most sustainable system but P fixation in this system must be accounted for. When surplus P rates were applied, increased crop yields were counterbalanced by poorer use efficiency and P accumulation in soil. Topsoil P content was a poor predictor of P leaching. Instead, balancing P inputs and outputs represents a first step in the management of P losses, but additional, site‐specific measures are required to counteract site‐specific factors responsible for P losses.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,177 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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