Soil Fertility Management Based on Certified Organic Agriculture Standards – a Review
Notice bibliographique
Résumé
In certified organic agricultural systems, soil nutrient status relies primarily on incorporation of organic matter and other specific inputs to meet requirements for phosphorus and micronutrients. Nutrient management strategies based on defined standards seek to maintain sufficient nutrient availability while minimizing potential losses. Although organic systems may result in lower levels of production than conventionally managed systems, sound soil nutrient management practices can minimize this gap. Certified organic standards are widely established globally, but traditional farming practices that resemble organic systems are also commonly used without adherence to a certified scheme. There is considerable debate about the efficiency of bio-amendments for use in organic farming due to their variability. Questions also persist about the sustainability of organic soil fertility management practices. The relevance of global variations among organic certification standards has not been a major consideration in research. Most soil improvement strategies focus on assessing the impact of particular amendments with less attention to a more holistic approach which integrates all components of the agricultural system. Research on implementation of practices based on certified organic standards highlights potential for multi–disciplinary, in-depth studies that identify combined impacts of organic management practices at a local scale. Standards developed at national level may not fully account for the breadth of soil types and environmental conditions. While soil improvement based on certified organic standards can contribute to socio-economic development and ecosystem services, local soil characteristics need to be considered in parallel with potential new avenues for sourcing nutrients, including organic matter management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».