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Enregistrement W2799993214 · doi:10.1139/cjss-2017-0076

Identifying environmental phosphorus risk classes at the scale of Prince Edward Island, Canada

2018· article· en· W2799993214 sur OpenAlexaffvenueabout
Rim Benjannet, Lotfi Khiari, Judith Nyiraneza, Barry Thompson, Juanxia He, Xiaoyuan Geng, Kyra Stiles, Yefang Jiang, Sherry Fillmore

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandAgriculture and Agri-Food CanadaUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil waterEutrophicationSaturation (graph theory)Environmental sciencePhosphorusAgricultureSpatial distributionSoil pHHydrology (agriculture)GeographyPhysical geographyNutrientSoil scienceEcologyChemistryMathematicsGeologyBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phosphorus (P) loss from agricultural land poses a major risk to the environment. The main objectives of this study were (i) to adapt a simple P saturation indicator using 141 soils that had contrasting P levels and to deduct critical environmental P values, and (ii) to identify environmental risk classes and their spatial and temporal distribution at the scale of Prince Edward Island, Canada. The P saturation index (PSI) was greatly influenced by the soil acidity, and two critical P saturation indices were identified (i) a PSI (P/Al)M-III of 19.2% for very to extremely acidic soils (pH < 5.5), and (ii) a PSI of 14.2% (corresponding to 200 mg PM-III kg−1) for slightly to moderately acidic soils (pH > 5.5). Above these critical values, P fertilization should be limited to crop requirements. Six environmental P risk classes from very low to extremely high were identified. Spatial distribution of the identified classes was performed using georeferenced soil data collected between 2003 and 2015. The moderate risk class (P/Al ratio from 7% to 14% for soil pH above 5.5) was the predominant class, covering approximately 70% of the total area. Hot spots in the very high to extremely high range were found in about 10% of the total area, and mitigation strategies are needed to reduce P inputs to control P-related eutrophication risks in surrounding waters.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,182 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations20
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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