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Enregistrement W3006245872 · doi:10.4141/cjss2013-098

Expression et prédiction du pouvoir tampon des amendements et des engrais organiques

2013· article· fr· W3006245872 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Cargele Masso, Lotfi Khiari

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePesticide and Herbicide Environmental Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Masso, C. and Khiari, L. 2013. Computation and prediction of the buffering capacity of organic amendments and fertilisers. Can. J. Soil Sci. 93: 595–606. The buffering capacity (BC) of organic substrates used in agriculture as soil amendments or organic fertilizers are of high interest to prevent adverse effects of mineral fertilizers in the application band near seeds or juvenile seedlings. This is the effect of ammonia, nitrous or aluminum toxicity caused by the sudden and temporary pH flux due to the application of these fertilizers. However, to our knowledge there is no standard method for computing of the BC of organic substrates. In this study, a method by integral calculation, called BCI, was developed and tested on 30 organic amendments and fertilizers (OAF) commonly used in agriculture in Quebec. These OAF were titrated with variable rates of diluted H₂SO₄ or NaOH. A linear and a punctual methods found in the literature were compared to BCI. The integral method was found more appropriate to OAF titration curves, particularly for determining the global BC, integrating the curves obtained during both the acid and alkaline treatments, which was not possible with the other two methods found in the literature. On average, the potential alkalinity of the 30 OAF was higher than the total exchangeable acidity. The globol BCI could be predicted with total Ca, exchangeable Ca, and total Al (r²=0.79). Likewise, the BCI to acidity could be predicted using total Ca, exchangeable Ca, and pHCₐCₗ₂ (r²=0.78).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,219 · 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
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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