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Enregistrement W2785731233 · doi:10.5539/sar.v7n2p30

The Effect of Land Use Systems on Soil Properties; A case study from Rwanda

2018· article· en· W2785731233 sur OpenAlexvenueno aff
Theobald Bizuhoraho, Alexis Kayiranga, Noel Manirakiza, Khaldoon A. Mourad

Notice bibliographique

RevueSustainable Agriculture Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland Management and Livestock Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLunds Universitet
Mots-clésEnvironmental scienceSoil fertilityBulk densityLand useOrganic matterSoil organic matterWater contentSoil seriesLand use, land-use change and forestryCation-exchange capacitySoil biodiversityPhosphorusAgronomyAgroforestrySoil scienceSoil waterSoil classificationChemistryEcologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Land use change has a significant impact on the ecosystem. In this paper the effects of land use change on the physicochemical properties of the soil in Rulindo District, Rwanda have been studied. Three different land use types were selected; forestland, cattle farmland and cultivated land. A randomised complete block research design was used to carry out this research. Nine soil samples were collected and then analysed. The distributed samples were analysed in the Soil Laboratory of University of Rwanda-Busogo campus, while the undisturbed samples were analysed in-situ. Eight physicochemical properties were measured: pH, Organic Matter (OM), available nitrogen, available phosphorus, exchangeable potassium, soil bulk density, moisture content and porosity. The results showed that changing land use from forest or farm to cultivated land reduced the organic matter, available nitrogen, soil moisture and porosity while bulk density and pH were significantly increasing. On the other hand, the exchangeable potassium and exchangeable phosphorus did not change significantly for the both land use changes. Hence, the reduction of forestland and farmland are highly sensible to erosion and will decline soil fertility. The paper proposed few steps and recommendations to be the base for a new sustainable land use management in Rwanda.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,279
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

Citations62
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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