Management sensitivity, repeatability, and consistency of interpretation of soil health indicators on organic farms in southwestern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Assessment tools are needed to evaluate the effect of farming practices on soil health, as there is increasing interest from growers to improve the health of their soils. However, there is limited information on the efficacy of different soil health indicators on commercial farms and perhaps less so on organic farms. To assess efficacy, three organic growers in cooperation with the Ecological Farmers Association of Ontario’s Farmer-Led Research Program tested management sensitivity, measurement repeatability, and consistency of interpretation of different soil health indicators. On each farm, we compared permanganate-oxidizable carbon (active carbon), organic matter, wet aggregate stability, phospholipid fatty acid analysis, Haney soil health test, and Haney nutrient test on one field of grower-perceived high productivity, one field of grower-perceived low productivity, and one reference site (undisturbed, permanent cover). Our results were consistent with previous research that showed grower perception of productivity and soil health associated with management-sensitive soil health indicators. Of the indicators tested, active carbon was the only indicator that was sensitive, repeatable, and consistent across the three farms, and soil organic matter was highly repeatable and consistent to detect differences greater than 0.5% organic matter. This study highlights differences among soil health indicators on commercial farms, and it concludes that active carbon and organic matter were the most useful soil health indicators for these organic farms. Participating growers intend to use results to benchmark current soil status and to help guide land management decisions towards improved soil health.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».