Soil Phosphorus Fertility Degradation: A Geographic Information System‐Based Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Soil phosphorus is a critical macronutrient limiting agricultural productivity in many parts of Nepal. This study evaluates a geographic information system (GIS)‐based approach to assess soil P degradation risk as influenced by site factors and human land use impacts. The status of P fertility in a Nepalese watershed was evaluated by stratifying the soil analysis by soil type, elevation, aspect, and land use (irrigated or rainfed agriculture, rangeland, and forests). Human impacts were shown to be significant, and with GIS overlay techniques it was possible to produce a soil P status map based on land use and soil type. Some 27% of the area was found to be deficient in P. Soil nutrient budgets displaying annual surplus or deficit conditions for the common crops were combined with the soil fertility map to derive a soil P degradation risk map. Low P conditions with high annual deficits posed the greatest degradation risk, while adequate P status with high annual deficits were of more long‐term concern. Forty‐eight percent of the area was considered at low risk because of adequate conditions and minimal deficits for P. In contrast, some 36% of the study area had a high short‐term risk for degradation because of the low status and high annual deficit in P. Given the dynamics of soil fertility, the site factor approach used in combination with soil analysis, nutrient budget calculations based on farm interview data, and GIS overlay techniques provided a unique way of assessing long‐term soil P degradation risks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».