MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2881858341 · doi:10.5539/jas.v10n8p328

Spatial Variability in Stability of Aggregates and Organic Matter of an Oxisol

2018· article· en· W2881858341 sur OpenAlexvenueno aff
Ismênia Ribeiro de Oliveira, Jussara Silva Dantas, Letícia da Silva Ribeiro, James Ribeiro de Azevedo, Lauter Silva Souto, Francisco Alves da Silva, Diana Ferreira de Freitas, Sibele Caroline Pinheiro Amorim

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Geostatistics and Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOxisolLatosolOrganic matterTillageSoil scienceSoil organic matterSpatial variabilityEnvironmental scienceSoil waterMathematicsAgronomyChemistryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil preparation may break its structure, destabilize the aggregates, and cause the loss of organic matter (OM). The study of spatial variability of soil attributes is an important indicator of soil physical quality. The aim of this study was to describe the spatial variability of the stability of aggregates and organic matter in Oxisol (Yellow Latosol) under different management systems.We collected simple samplings of soil in the eastern mesoregion of Maranhão, Brazil. Experimental areas with two distinct management systems were studied: conventional tillage and no-tillage. In each experimental area, we fitted a rectangular mesh of 50 points with 40m of spacing and 0.00 to 0.20 mof depth. The response variables were: weighted mean diameter (WMD); geometric mean diameter (GMD); percentage of aggregates (on classes of size between 1-2 mm and above 2 mm); and organic matter (OM). The no-tillage management showed high values of WMD, GMD, class of aggregates and OM. Maps of WMD and GMD were spatially correlated to OM map at no-tillage management. Soil properties had a spatial-dependent structure. The management system influenced the stability of aggregates and the amount of organic matter.

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 enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil0,600

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,208 · 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

Explorer davantage

Même revueJournal of Agricultural ScienceMême sujetSoil Geostatistics and MappingTravaux en français237 207