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Enregistrement W2797961527 · doi:10.5539/jas.v10n5p250

Biological Quality Indicators of a Haplortox Soil Under Different Management Systems in Southern Brazil

2018· article· en· W2797961527 sur OpenAlexvenueno aff
Macarius Cesar Di Lauro Moreira, Deonir Secco, Luiz Antônio Zanão Júnior, Luciene Kazue Tokura, Aracéli Ciotti de Marins, Maurício Antônio Pilatti, Bruna de Villa

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Management and Crop Yield
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil qualitySoil carbonEnvironmental scienceAgronomyTillageSoil managementSoil testSoil organic matterBioindicatorSoil waterBiologySoil scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research was looking for the quick response of soil's microbiota to soil changes caused by management systems, changes to which biological indicators of soil quality are sensitive. In this context, this study aimed to evaluate the impacts of seven soil management systems, including in on hand covers of Pennisetum glaucum (PG), Avena strigosa (AS), Stizolobium aterrimum (SA), EF Pisum sativum (PS) + Avena strigosa (AS), and on the other hand, No soil tillage with gypsum application (NTSG), No soil tillage with scarification (NTSS) and No soil tillage (NTS), on soil quality bioindicators. The bioindicators recorded from top soil samples were collected from the first 10 cm at pre-planting, at pre-flowering and at post-harvest of the soybean, from July 2014 to March 2015 were Total organic carbon (TOC), Soil microbial biomass carbon (SMBC), Soil basal respiration, Respiratory coefficient (qCO2), Microbial coefficient (qMIC), and its relationship with soybean yields. The seven treatments were arranged in the field according to a completely randomized experimental, Analysis of variance (Anova) for each of the bioindicators and comparison of treatment mean values using Tukey test at 5% probability were carried out. SA, the AS+PS consortium and the no-tillage system led to significant improvement of the biological attributes of the soil. The management systems did not change the yield of soybean grain.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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