Soil Agricultural Potential in Four Common Andean Land Use Types in the Highlands of Southern Ecuador as Revealed by a Corn Bioassay
Notice bibliographique
Résumé
In the Andes, little is known about the relationships among current land uses and their effect on soil fertility. Corn (Zea mays L.) was used to evaluate soil quality for plant growth on soils of four land uses, along an expected gradient of fertility: native forests (Nf) > pastures (Pa) > Eucalyptus globulus Labill. plantations (Eg) > Pinus patula Schlecht. plantations (Pp). Corn was grown in soils taken from four different areas, for the four land uses in each. In a common garden, a randomized block design was used with four treatments: controls (C), ammonium nitrate (N), triple superphosphate (P), and combined N and P fertilizers (N + P). On soils from Nf, Pa and Eg, fertilization response was N + P > P > N > C; corn biomass (g/pot-1) averaged 4.5 in N + P, 3.3 in P, 1.8 in N, 1.7 in C; P content (mg/pot-1) averaged 12 in N + P, 11.9 in P, 2.3 in N, 2 in C. N + P enhanced growth the most. Mortality was high on Pp soils, growth weak, and fertilization response was P > N + P > C ≥ N; corn biomass (g/pot-1) was 0.9 in P, 0.5 in N + P, 0.8 in C, 0.4 in N; P content (mg/pot-1) was 4.4 in P, 2.3 in N + P, 1.8 in C, 1 in N. All soils had P, K, Ca and Mg deficiencies. Al toxicity possibly occurred only in Pp soils. All control soils had low fertility. Responses to N and P were high except for Pp. Pastures and plantations were once natural forests converted to agriculture, then to pastures as soil fertility declined. Plantations were likely established on poorest pastures; only pine grew on poorest soils. This land use endpoint has the lowest agricultural potential; other land uses have limitations in P, N, and potentially K.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».