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Enregistrement W2900629260

Effet des pratiques agricoles sur la minéralisation brute de l’azote et de la décomposition de la litière dans une argile limoneuse de la région du Lac-Saint-Jean

2018· article· fr· W2900629260 sur OpenAlexaboutno aff
Xavier Plante

Notice bibliographique

RevueConstellation (Université du Québec à Chicoutimi) · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceForestryPhilosophyGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le phénomène de la diminution des fermes laitières au profit des fermes céréalières observé au Saguenay-Lac-Saint-Jean (SLSJ) et ailleurs au Québec engendre des changements importants concernant la rotation des cultures, le travail du sol et la fertilisation des sols et des cultures. Toutefois, la rotation, le travail du sol et la fertilisation sont toutes des pratiques qui peuvent avoir des impacts importants sur les processus de recyclage et de décomposition de la matière organique (DMO) du sol tels que la minéralisation brute de l’azote (MBN) et la décomposition de la litière (DL). En ce sens, la MBN constitue la capacité des microorganismes du sol à minéraliser l’azote (N) organique en N minéral, alors que la DL représente l’habilité de la biologie du sol (de la mésofaune, à la microfaune, jusqu’à la microflore) à décomposer les résidus de cultures. Jusqu’ici aucune étude issue du SLSJ n’avait encore abordé l’impact à long terme de ces pratiques agricoles sur la DMO. L’objectif principal de l’étude était donc de déterminer la meilleure combinaison de pratique agricole à employer dans le contexte régional du SLSJ pour promouvoir, sur le long terme, la MBN et la DL dans une argile limoneuse. Un dispositif de recherche instauré en 1989 à la ferme de recherche d’Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC) de Normandin a été échantillonné en 2015 et 2016. Le dispositif expérimental utilisé comporte trois facteurs soit : deux rotations [une céréale en continu (CC) soit de l’orge (Hordeum vulgare L.) et une céréale grainée (CG), soit une année d’orge suivie de deux années de trèfle rouge (Trifolium pratense L.) et de dactyle (Dactylis glomerata L. ‘Okay’)]; deux travaux du sol (chisel et charrue à versoir); et deux fertilisants [lisier de bovin (organique) et engrais minéral de synthèse]. La MBN a été déterminée à l’aide de la technique de dilution isotopique de l’azote-15 (15N) et la DL à l’aide de la technique des sacs de litière enfouis. Nos résultats démontrent une augmentation de la MBN et de la DL lorsque la céréale est cultivée en rotation (CG) plutôt qu’en continu (CC). Le même constat est observé avec la fertilisation à base de lisier de bovin comparativement à la fertilisation minérale. Ces traitements (CG et fertilisation organique) favorisent l’apport en nutriment au sol par l’ajout de la matière organique labile qui favorise l’activité des microorganismes dans le sol. Pour ce qui est des travaux de sol, ceux-ci ne présentent pas de différences majeures par rapport à la MBN et à la DL. L’utilisation du chisel pourrait toutefois représenter une option intéressante pour les agriculteurs de la région puisque son utilisation permet potentiellement de diminuer la profondeur de travail du sol et ainsi augmenter les vitesses de passage. Les résultats de ce projet de maîtrise permettent donc de conclure qu’il est préférable de cultiver les céréales sur une argile limoneuse de la région du SLSJ en rotation avec des plantes fourragères tout en utilisant une fertilisation d’origine organique.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,824
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
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 GPT0,204
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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