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Enregistrement W2773076499 · doi:10.1080/00103624.2017.1416127

Phosphorus Fractions in Sodic Soils of the Great Ethiopian Rift Valley Soils as Affected by Reclamation

2017· article· en· W2773076499 sur OpenAlexaff
Kiros Alemayehu, B. Sheleme, J.J. Schoenau

Notice bibliographique

RevueCommunications in Soil Science and Plant Analysis · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGypsumSoil waterTotal organic carbonPhosphorusFractionationLand reclamationEnvironmental chemistrySodic soilChemistrySoil carbonEnvironmental scienceSoil scienceAgronomyGeologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil phosphorus (P) availability is commonly assumed to limit productivity in tropical soils, yet there is relatively little information on the chemical forms of soil P in such ecosystems. The study was conducted to determine the size P pools via application of gypsum. We used a sequential fractionation to assess P fractions. The average total P concentration was 519 mg kg−1. Soil organic P was relatively low (74 mg kg−1). The ratio of organic carbon to organic P was generally greater than 298, suggesting the potential for immobilization. Calcium-associated P was the dominant inorganic P pool, whereas Al+Fe-P was the second dominant. Readily available P was very low (1.3 mg kg−1). Gypsum at different level was used as a reclamation material for sodic soils, and application of gypsum significantly affected the different P fractions. Organic P forms were significantly lower for higher levels of gypsum application.

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)0,001
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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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