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Enregistrement W2168550723 · doi:10.1002/9780470057339.vas031.pub2

Soil Erosion and Conservation

2012· other· en· W2168550723 sur OpenAlexaff
Sheng Li, David A. Lobb, Kevin H. D. Tiessen

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Environmetrics · 2012
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensUniversity of ManitobaInternational Development Research CentreAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil conservationDryland salinityEnvironmental scienceErosionWEPPSoil retrogression and degradationTillageSoil biodiversitySoil functionsErosion controlSoil qualityLandformNo-till farmingHydrology (agriculture)Soil scienceSoil fertilitySoil waterAgricultureAgronomyGeologyEcologyGeotechnical engineeringGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Soil erosion is one of the most serious environmental concerns worldwide. Continued soil erosion can result in degraded soil quality and ultimately reduced crop yields and profitability. In addition, eroded soil particles and attached nutrients, pesticides, pathogens, and toxins, transported off‐site, may contaminate surface water and air quality. In cultivated fields, soil erosion can be caused by water, wind, or directly by tillage. Individual soil erosion processes have characteristic signatures on different landform elements across the landscapes. Observed soil erosion in a field is the integrated result of all forms of soil erosion processes and their interactions. Agronomic measures, soil management, mechanical measures, and other soil conservation practices have been developed and used to control the adverse effects of soil erosion – influencing either the erosivity of the erosion forces or the erodibility of the soil landscape, or both. However, soil conservation practices developed for one erosion process do not necessarily work well on other erosion processes. The selection and implementation of soil conservation practices need to account for all erosion processes if we are to design environmentally sustainable systems.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,003

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,179 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations26
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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