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Enregistrement W2244335749 · doi:10.1080/00103624.2015.1089271

Accurate and Precise Measurement of Organic Carbon Content in Carbonate-Rich Soils

2015· article· en· W2244335749 sur OpenAlexafffund
Gurbir Singh Dhillon, Beyhan Y. Amichev, Renato Freitas, Ken Van Rees

Notice bibliographique

RevueCommunications in Soil Science and Plant Analysis · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversity of Saskatchewan
Mots-clésCarbonateTotal organic carbonChemistrySoil waterEnvironmental chemistrySoil carbonDecompositionFumigationCalcium carbonateHydrochloric acidCarbon fibersSoil testMineralogyEnvironmental scienceSoil scienceInorganic chemistryMaterials scienceOrganic chemistryAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate measurement of soil organic carbon (SOC) is dependent on precise and fast methods for the separation of organic and inorganic carbon. The widely used methods involving thermal decomposition of soil samples at a specific temperature in an automated carbon (C) analyzer are susceptible to interference by carbonates and overestimation of organic C, and thus removal of carbonates by acid pretreatment of samples is recommended. Two carbonate-removal pretreatments including hydrochloric (HCl) acid addition and HCl fumigation are compared using the calcium carbonate (CaCO3) standard and soil samples of varying SOC contents. Both pretreatment methods provided similar measurements of organic C, indicating that both methods are efficient in removal of carbonates present in the soil. However, the HCl fumigation method exhibited greater accuracy and precision compared to the HCl addition method. Hence, SOC measurement procedure involving HCl fumigation as a pretreatment for the removal of carbonates is recommended for carbonate-rich soils.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,794
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0000,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations32
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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