Grouping soils of the Montreal Lowlands (Quebec) according to fertility and P sorption and desorption characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Soil tests P (STP) developed to estimate P fertilizer needs and designed to produce optimal economic crop yields, are often not well suited to assess potential environmental impact of fertilization practices. The objective of this study was to develop interpretative soil groupings of the Montreal Lowlands area (MLA) based on soil physico-chemical properties and on soil P sorption and desorption characteristics. Soil P sorption and desorption characteristics together with STP may help in evaluating potential risks of soil P addition. Sixty-six soil types (phases of soil series based on surface texture) were selected as representative soils of the study area. Twenty-seven soil properties were used, including Mehlich-3 extractable P and Al, ammonium-oxalate extractable P, Fe and Al, P sorption index (Psi) and Bray-2 extractable P(BR2P). Multivariate analysis was applied to generate clusters and interpret soil groupings. Principal components analysis yielded two components related: (1) to soil inherent fertility (texture) and (2) to P sorption capacity and desorption intensity. The Ward's clustering method was then applied to the first two component scores. Five soil fertility groups were obtained. Multiple discriminant analysis proposed a classification model using a small subset of variables. Five variables were selected among the soil survey characteristics for discriminating soil groups: clay content, pH measurement in water, cation exchange capacity, BR2P and ammonium-acetate extractable Mg. Adding Psi in the model improved the classification correctness. The results of this study indicate that physico-chemical properties of the surface layer used together with soil P sorption-desorption characteristics contributed to the development of an interpretative grouping that may also be useful to assess vulnerability to water contamination by P. Key words: Soil behavior, soil fertility groups, multivariate analysis techniques
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».