Visual Evaluation of Soil Structural and Sugarcane Root Under Deep Strip-till and Conventional Tillage
Notice bibliographique
Résumé
The Visual Evaluation of Soil Structure (VESS) is a relatively simple methodology used for comparing management systems and for maintaining or recovering the quality of agricultural soils. The objective of this study was to evaluate the structural soil quality in the production of sugarcane using VESS. Three treatments were established: Deep Strip-till (DST), Conventional Tillage (CT) and Uncultivated area (UC). For DST and CT soil samples were taken from two locations: in-row and inter-row. Soil blocks were extracted from mini-trenches and carefully fragmented into aggregates, whose appearance, resistance, and characteristics of the structural units define quality scores. The density of visible roots was quantified by a grid-based counting method. DST at in-row location had improved the structural quality of the soil, providing greater root growth. Scores of visual soil quality in CT showed no difference between in-row and inter-row locations. Preserved from machinery traffic the in-row trail in CT did not result in benefit to soil quality. Variability in the scores among the replicate blocks for DST in-row suggests that the equipment had produced irregular soil tillage. VESS proved to be a good indicator from which it is feasible to evaluate impacts of agricultural machines and tillage implements on soil quality.
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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 | 0,001 | 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 ».