Quantifying the interactions of land management practices and agricultural productivity using a soil quality index
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It is desirable to develop an objective Soil Quality Index ( SQI ) to guide sustainable agronomic intensification, thereby promoting socio‐economic well‐being. This study pioneers the use of Ward's cluster and principal component regression methods to evaluate soil homogeneity and construct a SQI (expressed as %). Field data were acquired from five different sites within Ohio, USA , that were under no‐till ( NT ), conventional till ( CT ) management and natural vegetation ( NV ) land use. Soil pH , carbon/nitrogen (C/N) ratio, nitrate and soil organic carbon ( SOC ) concentrations were identified as primary drivers of soil quality. Based on Ward's cluster method, the soil properties of croplands were not significantly different from those under NV land use. However, SQI ranked surface soils under CT management as higher in quality than NV and NT managed soils, respectively. The coefficient of determination ( R 2 ) between SQI and corn ( Zea mays L .) and soya bean [ Glycine max (L.) Merr .] yields was 0.7 and 0.9, respectively, implying this SQI effectively relates soil properties, a function of anthropogenic land management practices, with crop yields. In future, time series analyses will be used to assess SQI versus crop yield dynamics, with key socio‐economic and climate variables.
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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 | 0,000 |
| 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 ».