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Enregistrement W2175299554 · doi:10.4141/cjss10002

Agricultural phosphorus balance trends in Ontario, Michigan and Ohio

2011· article· en· W2175299554 sur OpenAlexaffvenueabout
Tom Bruulsema, R. W. Mullen, I. P. O’Halloran, D. D. Warncke

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureSurface runoffEnvironmental scienceManureWater balanceProductivityLivestockPhosphorusCropSoil waterWater qualityDrainageSustainabilityAgricultural economicsHydrology (agriculture)AgronomyGeographyForestryEcologyEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bruulsema, T. W., Mullen, R. W., O'Halloran, I. P. and Warncke, D. D. 2011. Agricultural phosphorus balance trends in Ontario, Michigan and Ohio. Can. J. Soil Sci. 91: 437–442. Agriculture is one of the sources of phosphorus (P) that feeds into Lake Erie, impacting water quality. A substantial proportion of the agriculture in Ontario, Michigan and Ohio falls in the Lake Erie drainage basin. We examine trends in the balance of the major inputs and outputs of P to the soils of this region. Only a few decades ago, recommended rates of P application for optimum crop nutrition amounted to considerably more P than crops removed. In recent years, actual P applications have come much closer to balancing removals, while crop yields have increased. This trend has positive implications for both crop productivity and water quality. The P balance serves as an appropriate performance indicator for P management reflecting both economic and environmental aspects of sustainability. Depending on assumptions regarding the recoverability of manure and the current implementation of reduced-P feeding strategies in the livestock industry, estimates of the P balance for the region in 2008 range from a surplus equivalent to 1% of crop removal to a deficit amounting to 23% of the amount of P removed by crops.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,162 · 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'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

Citations18
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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