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Enregistrement W3043315860 · doi:10.5539/jas.v12n8p14

Effect of the Tillage System on the Properties of Humic Acids of Soil of the Kujawy Region in Poland

2020· article· en· W3043315860 sur OpenAlexvenueno aff
Magdalena Banach-Szott, Iwona Jaskulska, Bożena Dębska, Dariusz Jaskulski

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPloughTillageHumusResidue (chemistry)AgronomyChemistryEnvironmental scienceSoil scienceMathematicsSoil waterBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study has been to determine the properties of humic acids of soil depending on the tillage system applied. The study covered the soil where plough tillage, strip-till and ploughless tillage were used, and so the systems which differed completely in the way they affect the post-harvest residue, “plant residue management”. From averaged samples of soil humic acids (HAs) were extracted to identify their elemental composition, spectrometric properties for the UV-VIS and IR range as well as hydrophilic-hydrophobic properties. With the results one can conclude that the humic acids of the soil under plough tillage show a lower degree of humification as compared with HAs of ploughless tillage, whereas the parameters recorded for HAs of the soil with strip-till point to the similarity to HAs of soil with plough tillage and ploughless tillage. With that in mind, with some approximation, the degree of humification (maturity) of HAs can be ordered as follows: HAs with plough tillage < HAs with strip-till < HAs with ploughless tillage. Thus one can conclude that the tillage method combines two primary objectives; ensuring conditions favourable to plant growth and development and the effort to maintain the possibly highest humus stability.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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