Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the present study was to develop a quantitative methodology to define optimum land use systems. Soil survey data were assessed for capability, suitability and feasibility uses to establish interpretative soil units for which planning and management recommendations could be made. The study was agriculturally oriented due to the availability of agricultural productivity data for suitability assessments from four sources: farmer survey, direct estimate by expert consensus, research station data and plot trials-Soils were grouped using cluster analysis on the basis of permanent inherent soil properties. The technique did not group the soils satisfactorily for management purposes due to statistical limitations of the procedure in assessing overlapping and interdependent variables, such as soil characteristics, and restrictions imposed by the soils data set which was neither adequately large nor diverse to form multimember soil groups. Stepwise discriminant analysis was more successful in assessing the interpretative soils data and in identifying discriminant soil parameters. The Canada Land Inventory derived capability classes were separated by drainage, the quantitatively defined suitability classes were separated by parent material and the socioeconomically defined feasibility groups were separated by pH and coarse fraction. Comparison of the interpretative soils classifications revealed that the capability ratings overestimated actual measured yield and that current land use did not realize the full agricultural potential of the land. Feasibility, unlike capability and suitability, stressed parameters other than soil properties in land evaluation. The suitability assessment based upon actual observed productivity data measured under real market conditions was recommended as the most quantitative land evaluation approach. Other soils can be added to the open ended system and optimal use can be made of all soils using guidelines developed by key farmers under real market conditions for soils suitability groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».