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Enregistrement W2963863270 · doi:10.2134/ael2019.04.0014

Phosphorus and Soil Health Management Practices

2019· article· en· W2963863270 sur OpenAlexaff
Emily W. Duncan, Deanna L. Osmond, Amy L. Shober, Laura Starr, Peter J. Tomlinson, John L. Kovar, Thomas B. Moorman, Heidi Peterson, Nicole M. Fiorellino, Keith Reid

Notice bibliographique

RevueAgricultural & Environmental Letters · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and Agriculture
Mots-clésSoil healthTillageSurface runoffSoil conservationEnvironmental scienceNutrient managementSoil qualityCover cropSoil managementStrip-tillBusinessNutrientEnvironmental resource managementNo-till farmingAgroforestryAgricultureAgronomySoil waterSoil organic matterSoil fertilityEcologySoil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Core Ideas Trade‐offs exist in nutrient losses for soil health management. Combining soil health practices and other BMPs can exacerbate or mitigate P losses. There are limitations of soil health practices and reducing P losses. Educators should discuss BMP trade‐offs associated with P loss. Soil health has gained widespread attention in agronomic and conservation communities due to its many purported benefits, including claims that implementation of core soil health practices (e.g., conservation tillage, cover crops) will improve water quality by curtailing runoff losses of nutrients such as phosphorus (P). However, a review of the existing literature points to well‐established findings regarding trade‐offs in water quality outcomes following the implementation of core soil health practices. In fact, both conservation tillage and cover crops can exacerbate dissolved P losses, undermining other benefits such as reductions in particulate P (sediment‐bound P) losses. Soil health management must be pursued in a manner that considers the complex interaction of nutrient cycling processes and produces realistic expectations. Achieving water quality goals through soil health practices will require adaptive management and continued, applied research to support evidence‐based farm management decisions.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0000,002

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,176 · 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.

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

Citations45
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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