Soil Fertility on an Agricultural Frontier: The US Great Plains, 1880–2000
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In contrast to most long-settled agricultural landscapes, the US Great Plains presents a rare example of well-documented agricultural colonization of new land. The Census of Agriculture provides detailed information about evolving grassland farm systems from the beginning of agricultural expansion and then at some two dozen time points between 1880 and the present. From early sod-busting, through drought and depression, and into late-twentieth-century modernization, it is possible to track how farmers used their land in any county. Treating farmland as an agroecosystem, a hybrid human-natural landscape, this article asks how farmers captured, altered, and replenished soil fertility. Did they extract more soil nitrogen than they returned, or did they maintain a balance? The article assesses land use from a soil nutrients perspective in several plains environments to capture variation in climate (especially rainfall), native soil quality, and availability of irrigation water. It traces farm management strategies through time to understand agricultural crises, growth periods, and technological transitions in the context of soil fertility. Soil management on an agricultural frontier was markedly different from that in places that had been farmed for centuries. A shortage of people and livestock and an abundance of deep, rich soils in the plains informed farmers’ calculations as they juggled labor, capital, and market forces against family and financial strategies. Uniform methods of estimating and representing soil nutrient processes make possible a direct comparison of the relative sustainability of historical agroecosystems.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».