Understanding soil fertility status in Newfoundland from standard farm soil tests
Notice bibliographique
Résumé
Farm soil tests are common decision support tools employed by regulatory agencies and farmers to manage nutrients in an economical and environmentally sustainable way. The complex interplay between the local environment and locally relevant crops makes soil testing, and critically soil-test-based recommendations, site-specific. Newfoundland and Labrador has a relatively small but rapidly growing commercial agriculture industry, mainly on lands converted from the boreal forest over the last 80 yr. A first step towards developing locally calibrated fertilizer recommendations is understanding current practices. For this, we examined regular farm soil test reports and associated recommendations for Newfoundland (Nfld). Following a request distributed to 167 farmers, 1503 soil tests were obtained from 32 farms. Although tests exemplify the gamut of crops in Nfld, more than half were from forage and mixed forage fields in western Nfld, representing dairy farms. Results show that even in the absence of more comprehensive site analyses, an investigative survey of farm tests may be employed to recognize possible environmental and economic inefficiencies of local cropping systems, including regional and crop type-driven differences for both nitrogen (N) and phosphorus (P) fertilizations. Soil-test-based identification of possible N and (or) P inefficiencies and associated crop and regional particularities, including excess fertilization, can be employed to devise targeted research for improved, preventative decision tools to increase the sustainability of Nfld agricultural systems.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».