Irrigated crop rotation and phosphorus fertilizer-manure addition impacts on soil water repellency of a clay loam soil in southern Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Soil water repellency (SWR) was measured for a 28 yr field study under irrigation on a clay loam Dark Brown soil in southern Alberta. The objectives were to study the effect of legume–cereal crop rotations, feedlot manure, and phosphorus (P) fertilizer application on soil hydrophobicity (SH) and soil water repellency index (RI) under irrigation. Mean SH and RI were similar (P > 0.05) for a legume–cereal and cereal rotation and were unaffected by P fertilization. However, P fertilization shifted the RI classification from slight to subcritical. In contrast, SH was significantly greater for manured than nonmanured treatments, while RI was unaffected. Soil organic carbon (SOC) concentration was significantly (P ≤ 0.05) correlated with SH (r = 0.74), but not with RI (r = −0.17). This suggested a closer association between the quantity of SOC and quantity of hydrophobic compounds (SH method) compared with the hydrophobic coatings inhibiting infiltration of water (RI method). No significant correlation between SH and RI (r = −0.09) suggests that SH is not a good predictor of SWR using the RI method. Overall, manure application increased SH and P fertilization shifted the RI classification from slight to subcritical. In contrast, legume–cereal rotations had no influence on SH and SWR using RI method compared with continuous cereal.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».