Gypsum, Soil Scarification and Succession Planting as Alternatives to Mitigate Compaction of Dystrophic Red-Yellow Latosol
Notice bibliographique
Résumé
Understanding and quantifying the impact of soil management and use on its physical properties are essential to the development of sustainable agricultural systems. Thus, the aim of this study was to assess the effect of agricultural gypsum, soil scarification and succession planting on the physical attributes of dystrophic red-yellow latosol in Porto Velho, Rondônia state (RO), Brazil. The treatments used were absence and application of 2000 kg ha-1 of gypsum, absence and use of soil scarification, and three types of crop succession: SF (soybean/fallow), SMF (soybean/maize/fallow) and SMBF (soybean/maize/brachiaria/fallow). A randomized block design was used on eight blocks, for a 2 × 2 × 3 factorial arrangement. Soil parameters assessed were macroporosity, microporosity, total porosity, soil density, moisture content and penetration resistance. Data normality was assessed using the Shapiro-Wilk test. The data were submitted to analysis of variance and means were compared by the Scott-Knott test at 5% probability. The highest macroporosity and total porosity values were recorded in treatments with gypsum application and soil scarification. Penetration resistance was lower in the SMBF and SMF crop successions. There was no treatment effect on the soil density.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».