MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2625689922 · doi:10.5539/sar.v6n3p75

Nitrous Oxide Emission of a Tropical Peat Soil Grown with Pineapple at Saratok, Malaysia

2017· article· en· W2625689922 sur OpenAlexvenueno aff
Liza Nuriati Lim Kim Choo, Osumanu Haruna Ahmed

Notice bibliographique

RevueSustainable Agriculture Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut Penyelidikan dan Kemajuan Pertanian MalaysiaUniversiti Putra MalaysiaMinistry of Higher Education, Malaysia
Mots-clésPeatNitrous oxideSoil waterEnvironmental scienceSoil respirationAgronomyLysimeterHistosolChemistryEnvironmental chemistrySoil scienceSoil organic matterSoil biodiversityEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Draining of peatland for agriculture could affect the release of nitrous oxide into the atmosphere. Presently, there is dearth of information on soil nitrous oxide emission from tropical peat soils cultivated with pineapples. Lysimeter and closed chamber methods were used to quantify nitrous oxide emission from root respiration, microbial respiration, and oxidative peat decomposition under controlled water table condition. Treatments evaluated were: peat soil grown with pineapple, uncultivated peat soils, and bare peat soil fumigated with chloroform. Cultivation of Moris pineapple on drained peat soils resulted in the higher release of nitrous oxide emission (15.7 t N2O ha/yr), followed by fumigated peat soil with chloroform (14.3 t N2O ha/yr), and uncultivated peat soil (10.2 t N2O ha/yr). Soil nitrous oxide emission was affected by nitrate fertilization but emission was not affected by soil temperature nor soil moisture.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSustainable Agriculture ResearchMême sujetPeatlands and Wetlands EcologyTravaux en français237 207