Influence of cropping system and soil type on soil health
Notice bibliographique
Résumé
There has been a continued adaption and application of soil health tests across all regions of the globe; however, there are challenges related to the interpretation of the results of soil health tests developed in one region but applied elsewhere. To determine the factors that are the most important for interpreting soil health tests in Nova Scotia, a soil health database was constructed using soil samples from diverse cropping systems and soil orders in the region. The Comprehensive Assessment of Soil Health, developed at Cornell University in New York, was adapted and combined with other soil health measures. Principal component analysis (PCA), analysis of variance, and a correlation analysis were applied to the dataset to determine if management (i.e., cropping system) or pedogenesis (i.e., soil order) was more important as a driver of soil health test results. It was determined that cropping systems explained more variance in the dataset than soil order. Although total carbon explained the most variation in the PCA, it was highly correlated to other measures of carbon such as permanganate oxidizable carbon and respiration that may be more responsive to management changes. In addition, autoclaved-citrate extractable protein, a test for nitrogen mineralization, was more related to measures of soil carbon than other measures of soil nitrogen availability. The findings of this study provide a foundation for interpreting soil health testing results for this region and will help indicate which cropping systems and soil management practices have the greatest potential for improving soil health.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».