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Enregistrement W2903876364 · doi:10.5539/jas.v11n1p527

Structural and Chemical Attributes of Soil Inorganic Fractions for Environmental Characterization in the Brazilian Semiarid Region

2018· article· en· W2903876364 sur OpenAlexvenueno aff
Thaís Cristina de Souza Lopes, Jeane Cruz Portela, Stefeson Bezerra de Melo, Thamirys Duarte Ávila, Francisco Wellington Andrade da Silva, Joseane Dunga da Costa, Aldi Nestor de Souza Júnior

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Management and Crop Yield
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésCation-exchange capacitySoil testEnvironmental sciencePrincipal component analysisBulk densitySoil textureSoil scienceSoil waterForestryAgronomyGeographyMathematicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil structure affects plant growth factors in agroecosystems. The relationships of these factors with soil texture and chemical attributes are important to differentiate environments. The objective of this work was to evaluate the relationship of soil structural attributes with physical and chemical attributes of different soils to differentiate environments, using multivariate statistics. The research was carried out in the Terra da Esperança Settlement Project, in Governador Dix-Sept Rosado, RN, semiarid region of Brazil. Ten soil profiles were evaluated: Haplustepts in a conventional area (1CA); Haplustepts in a collective area with (2CA); Haplustepts in an agroecological area with native forest (3AGRO); Eutrustox in a native forest (4NF); Calciustolls in a conventional area of pasture (5CAP); Haplustepts in a native forest (6NF); Haplustepts in an native forest (7NF); Usticfluvents in a permanent conservation area with Licania rigida (8PPA); Haplustepts in a native forest (9MN); and Haplustepts in a collective area with Spondias spp. (10SP). Ten soil samples were collected and analyzed by horizons in volumetric rings and in soil blocks (aggregate analysis), with three replications. Structural, physical, and chemical attributes were evaluated. The data were subjected to multivariate statistical analysis, using correlation matrix, cluster analysis, and factorial analysis considering the factors as principal components. According to the factorial analysis, Factor 1 (F1) and Factor 2 (F2)—F1 consisting of clay, Ca2+, Na+, sum of bases, and base saturation (V), and F2 consisting of cation exchange capacity (CEC), total organic carbon, macroporosity, particle density, K+, and microporosity—were essential to differentiate the environments. The cluster analysis formed four groups. The structural groups showed greater similarity, denoting the relationship between source material and land use, followed by the chemical groups P, K+, CEC, Ca2+, V, and pH for the Calciustolls; the structural weighted mean diameter, geometric mean diameter, soil aggregates larger than 2 mm, plasticity index, and plasticity limit for the Eutrustox; and the physical and chemical attributes EC, Na+, Silt, macroporosity, total calculated porosity, aluminum saturation, total sand, volumetric moisture, Mg2+ and particle density for the Haplustepts and the Usticfluvents. The clay fraction presented correlation with chemical attributes (F1) for the distinction of soil classes and land uses. The soil classes presented eutrophic character (V ≥ 50%) as a function of the Na+ and Ca2+ contents, including the Eutrustox (4NF), despite its lower contents when compared to the other soil classes. This is a local peculiarity due to the climatic pattern of the Brazilian semiarid region.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,930
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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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