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Enregistrement W2800813156 · doi:10.5539/jas.v10n6p272

Soil Physical Attributes and Organic Carbon in a Cohesive Yellow Latosol (Oxisol) Under Different Soil Management Systems in the Coastal Plains of Bahia, Brazil

2018· article· en· W2800813156 sur OpenAlexvenueno aff
Fagner Taiano dos Santos Silva, Fabiane Pereira Machado Dias, Poliana Dos Santos de Farias, Flávia Mélo Moreira, Ludmila De Oliveira De Amorim, Juan Manuel Anda Rocabado, Felipe Torres Sampaio, Júlio César Azevedo Nóbrega

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-clésEnvironmental scienceLatosolOxisolSoil carbonHistosolSoil organic matterSoil fertilitySoil managementSoil waterSoil qualitySoil scienceSoil horizonSoil seriesBulk densityAgronomySoil biodiversitySoil classificationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although soil physical attributes are determining factors of soil quality and for root development of crops, they are often neglected when dealing with soil management, which refers only to fertility. The objective of this work was to evaluate soil physical characteristics, organic carbon content and carbon stock levels in yellow Latosol cohesive distrophic coastal plains of Bahia, Brazil, where different soil management systems were implemented. Soil texture, water dispersible clay, flocculation index, soil density and porosity, liquid limit, plastic limit, plasticity index, stability of aggregates, organic carbon content and resistance to penetration were evaluated from soil samples collected in the 40 cm-top soil. The different soil plot covers consisted of (i) Eucalyptus with grasses (EGR), (ii) Eucalyptus with spontaneous vegetation (EVE), (iii) fallow (POU), (iv) pasture (PAS), and (v) native forest (MN). It was found that EVE and MN contributed to greater stability of larger aggregates in the 20-40 cm-soil layer compared to EGR, PAS and POU. The high organic matter contents of soils of the cultivated plots (EVE and EGR) increased the limits of consistency. Soil management systems with Eucalyptus and pasture contributed to accelerate the oxidation process and the loss of C.

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 enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil0,331

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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