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Enregistrement W2174241970 · doi:10.4141/cjss10096

Effets du travail du sol et de la gestion des résidus sur les propriétés du sol et sur l’érosion hydrique d'un Vertisol Méditerranéen

2011· article· en· W2174241970 sur OpenAlexvenueno aff
Rachid Moussadek, Rachid Mrabet, Patrick Zante, Jean Marie Lamachère, Yannick Pépin, Yves Le Bissonnais, Liming Ye, Ann Verdoodt, Éric Van Ranst

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVertisolSurface runoffTillageEnvironmental scienceConventional tillageSoil waterMediterranean climateForestrySoil scienceHydrology (agriculture)AgronomyGeologyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Moussadek, R., Mrabet, R., Zante, P., Lamachère, J. M., Pépin, Y., Le Bissonnais, Y., Ye, L., Verdoodt, A. and Van Ranst, E. 2011. Impact of tillage and residue management on the soil properties and water erosion of a Mediterranean Vertisol. Can. J. Soil Sci. 91: 627–635. Soil erosion research on Mediterranean Vertisols under no tillage systems (NT) is still scarce. A rainfall simulator was used on Vertisols to compare water runoff and soil loss in a conventional tillage system (CT), NT system with crop residues removed (NT0), and NT with 50% of crop residues returned to the soil surface (NT50). Runoff and soil loss rates were more than 50% lower under NT50 compared with NT0 and CT. Wet aggregate stability (MWD), soil organic matter (SOM) and soil bulk density (Da) were significantly higher under NT than under CT. A multiple regression analysis showed that when the soil was dry, Da explained 84 and 96% of the variation in water runoff and soil loss, respectively. Under wet soil conditions, MWD explained 47 and 69% of variation in water runoff and soil loss, respectively. Consequently, although NT systems improved soil quality (MWD, SOM) compared with the CT system, returning 50% of crop residues at the soil surface was mandatory under NT to protect these Vertisols against water erosion.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,943

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,181 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations36
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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