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Enregistrement W3134293243 · doi:10.1139/cjss-2020-0129

Phosphorus saturation index and water-extractable phosphorus in high-legacy phosphorus soils in southern British Columbia, Canada

2021· article· en· W3134293243 sur OpenAlexafffundvenueabout
Aimé J. Messiga, Camellia Lam, Yunkun Li

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésSilageSaturation (graph theory)Soil waterPhosphorusAgronomyAnimal scienceEnvironmental scienceNutrientChemistryMathematicsSoil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding of the risk of phosphorus (P) loss to the environment is crucial to monitor soil P and implement policies for P management. We assessed P sorption characteristics and adapted a P saturation index (PSI) for silage corn and blueberry fields in south coastal British Columbia (BC), Canada. We used 284 composite soil samples with contrasting P levels collected from eight silage corn and 23 blueberry fields across south coastal BC. The P sorption maximum (Smax) varied between 982 and 2532 mg P·kg−1 and was influenced by aluminum concentration and organic matter content. The degree of P saturation was related to water-extractable P (Pw) by a quadratic regression with R2 = 0.85. A critical Pw = 3.7 mg·kg−1 was established across the two cropping systems. The silage corn fields with pH > 5.5 had critical PSI value of 10.4%, and blueberry fields with pH < 4.7 had critical PSI value of 18.0%. These results showed that the risk of P loss from soil in the silage corn was high, but it was low for blueberry because the critical PSI for silage corn fields was lower than for blueberry fields, and therefore, saturation would be more easily reached, even though more P is applied to blueberry fields. The combination of a critical PSI and Pw as agri-environmental indicators will help farmers and professionals to identify fields with risk of P loss, to implement a nutrient management plan, and to monitor how this risk changes with time.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,163 · 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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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