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Enregistrement W2110019442 · doi:10.1186/2193-1801-2-534

Commercial versus synthesized polymers for soil erosion control and growth of Chinese cabbage

2013· article· en· W2110019442 sur OpenAlexaff
Sang Soo Lee, Scott X. Chang, Yoon-Young Chang, Yong Sik Ok

Notice bibliographique

RevueSpringerPlus · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePolymer-Based Agricultural Enhancements
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesRural Development AdministrationMinistry of Environment
Mots-clésLoamPolyacrylamideSoil waterEnvironmental scienceChemistryAgronomySoil pHEnvironmental chemistrySoil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil erosion leads to environmental degradation and reduces soil productivity. The use of anionic polyacrylamide (PAM) and synthesized biopolymer (BP) using lignin, corn starch, acrylamide, and acrylic acid were tested to evaluate soil erosion, water quality, and growth of Chinese cabbage (Brassica campestris L.). Each treatment of PAM and BP was applied at 200 kg ha(-1) to loamy sand soil and subjected to a slope of 36% with a 20 mm h(-1) simulated rainfall. Application of BP decreased soil pH compared to the untreated check (CK); however, the soil pH was not altered with PAM. The decrease in pH might most likely be due to availability of anionic sites to be protonated on soils having pH >6 and soil buffering capacity. Both PAM and BP applications may not induce eutrophication with stable levels of total contents of N and P. With PAM and BP, the average values of suspended soil (SS) and turbidity were reduced by up to 96.0 and 99.9%, respectively, compared to CK. Reduction of SS can be attributed to increasing soil stability and shear strength by clay flocculation. There was no toxicity effects resulting from germination tests and the dry weight was increased by 17.7% (vs. CK) when PAM and BP were applied. These results are attributed to increases in water retention and plant-available water. The use of polymeric soil amendments is an environmentally friendly way to mitigate soil erosion and nonpoint source pollution.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations23
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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