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Enregistrement W2533322635 · doi:10.2136/sssaj2016.05.0143

The Soil Remembers

2016· article· en· W2533322635 sur OpenAlexafffund
H. H. Janzen

Notice bibliographique

RevueSoil Science Society of America Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Philosophy and Ethics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésDilemmaSustainabilityFace (sociological concept)NarrativeEcosystemEnvironmental resource managementComputer scienceEnvironmental scienceEcologySociologySocial scienceEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Core Ideas Sustainability can only be measured over long time periods. To evaluate sustainability, therefore, we need a way of keeping track—a memory. Soil offers such a memory because the soil stays. An underlying aim of soil science is to extract and describe soils' memories. Terrestrial ecosystems worldwide face mounting stresses and upheavals, mostly from human demands and interferences. Our search for better ways of living on these lands, however, is constrained by a most vexing variable: time . The final outcomes of our management choices—well intended or not—will often fully emerge only after decades, when we are no longer there to see them. A way around this dilemma is to view a longer span of time by studying the land's own memories, notably those in the soil. Most ecosystem elements flicker and fade, much as we do, but the soil stays, … and the soil remembers. In this essay, I propose that the fundamental aim of soil science is to extract and describe the narratives embedded in soils' memories, and I ponder some ways of doing that. This guiding motive, perhaps, may offer hope not only for our science but also for our lands everywhere—on which we and those who follow us will always depend.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0050,030
Communication savante0,0050,010
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations25
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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