Integrating Soil Phosphorus Testing into Environmentally Based Agricultural Management Practices
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Soil testing has been an accepted agricultural management practice for decades. Interpretations and fertility recommendations based on soil analyses and the information obtained with soil samples on cropping systems, tillage practices, soil types, manure use, and other parameters have contributed to the increased efficiency of agricultural production. Recently, however, analyses of long‐term trends in soil test P values have shown that soil P in many areas of the world is now excessive, relative to crop P requirements. The role of P in the eutrophication of surface waters and emerging concerns about the human health impacts of toxic algal/dinoflagellate blooms have heightened public awareness of nonpoint source pollution by agricultural P. The greatest concerns are with animal‐based agriculture, where farm and watershed‐scale P surpluses and over‐application of P to soils are common. The need for nutrient‐management plans based on N and P is now an issue of intense debate in the U.S. and Canada. This paper addresses three issues: Should the applications of organic wastes and fertilizers be based on soil P and, if so, what is the most appropriate testing method to assess environmental risk? How can our knowledge of soil P chemistry be integrated with the expertise of hydrologists, agronomists, aquatic ecologists, and others to assess the risks that P in agricultural soils poses to surface waters? And, finally, how can we use soil P testing to evaluate new best management practices (BMPs) now being developed to reduce P transport from soil to water?
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».