Modelling dissolved phosphorus losses from accumulated soil phosphorus and applied fertilizer and manure for a national risk indicator
Notice bibliographique
Résumé
Balancing the weighting of various components of phosphorus loss in models is a critical but often overlooked step in accurate estimation of risk of P loss under field conditions. This study compared the P loss coefficients used to predict dissolved P losses from desorption from accumulated P in the soil, and those incidental to applications of P as fertilizer or manure, with extraction coefficients determined from actual P losses reported in literature for sites in Canada, with the addition of some sites with similar soils and climate from some northern states. The extraction coefficients for dissolved P measured in runoff water were 6.5× greater in year-round edge-of-field (EoF) measurements than in runoff boxes, indicating that models using P extraction coefficients derived from runoff box experiments will be underestimating the magnitude of losses from P accumulation in soil. Differences among the measurement methods (runoff box, rainfall simulator, or EoF) were not evident for incidental losses from applied P, but current models appear to overpredict the losses of applied P. Good agreement between measured and predicted dissolved P (DP) concentrations using the equations in the Annual Phosphorous Loss Estimator model were achieved by applying coefficients of 0.275 to the fertilizer equations and 0.219 to the manure equations, implying that 72.5% of fertilizer P and 78% of manure P are not available for runoff. This study underlines the importance of considering the relative weights of the various components of P loss as new models are developed and validated.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».