Predicting Soil Phosphorus‐Related Properties Using Near‐Infrared Reflectance Spectroscopy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Near‐infrared reflectance spectroscopy (NIRS) is a rapid, inexpensive, and accurate analysis technique for a wide variety of materials, and it is increasingly used in soil science. The objectives of our study were to examine the potential of NIRS to predict (i) soil P extracted by two methods [Mehlich 3 (M3P) and water (Cp)], soil total P (TP), annual crop P‐uptake, and annual P‐budget, and (ii) other soil chemical properties [total C (TC), total N (TN), pH, and K, Al, Fe, Ca, Mg, Mn, Cu, and Zn extracted by Mehlich 3]. Soil samples ( n = 448) were taken over a 7‐yr period from an experimental site in Lévis (Québec, Canada) where timothy ( Phleum pratense L.) was grown under four combinations of P and N fertilizer. The NIRS equations were developed using 80% of the samples for calibration and 20% for validation. The predictive ability of NIRS was evaluated using the coefficient of determination of validation ( R v 2 ) and the ratio of standard error of prediction to standard deviation (RPD). Results show that M3P, Cp, crop annual P‐uptake, and annual P‐budget were not accurately predicted by NIRS ( R v 2 < 0.70 and RPD < 1.75). Similar results were found for K and Cu. However, NIRS predictions were moderately useful for TP, TN, Fe, and Zn (0.70 ≤ R v 2 < 0.80 and 1.75 ≤ RPD < 2.25), moderately successful for TC and Al (0.80 ≤ R v 2 < 0.90 and 2.25 ≤ RPD < 3.00), successful for pH and Mg (0.90 ≤ R v 2 ≤ 0.95 and 3.00 ≤ RPD ≤ 4.00), and excellent for Ca and Mn ( R v 2 > 0.95 and RPD > 4.00). The NIRS predictive ability of several soil properties appears to be related to their relationship with soil organic C. Although NIRS can predict several soil properties, prediction of total P was the only soil P‐related property, correlated to soil C, that was moderately useful.
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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 | 0,001 | 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle