Temporal variability of soil fertility indicators and sampling periods in Québec
Notice bibliographique
Résumé
An inadequate soil sampling time leads to difficulties in interpreting soil tests, to incorrect recommendations for soil amendments and fertilizers, and to inappropriate environmental protection restrictions. Soil samples may be collected from agricultural fields before, during, or after the crop growth period. Since the time of soil sample collection can affect soil tests results, the objective of this study was to evaluate the effect of sampling time on measurements representativity of 15 fertility indicators in two fields located in La Pocatière (Québec, Canada). The soils were of fine (G1) and medium (G2) textural groups and were sampled weekly for 33 weeks per year during four years. Data analyses included descriptive statistics, time-series decomposition, and time autocorrelation function (ACF). Since results of these analyses showed a clear seasonal effect only for Mehlich-3 extracted phosphorus (PM3), soil phosphorus saturation index (SPS) for both G1 and G2 soils, and for pHW for G1 only, we recommend that the sampling calendar should be restricted to the first five weeks of spring (until the end of May) and to the entire fall period (starting in early September). Also, the temporal autocorrelation was four weeks on average. This implies that, for an initial year, whichever date is chosen for the sampling, the following annual sampling should be done within a four-week time window (i.e., two weeks before until two weeks after the initial sampling date). Time series are an important element to consider in selecting a representative sampling period for soil fertility indicators.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».