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Enregistrement W3210760401 · doi:10.21608/eajbsh.2021.196892

Evaluation of Some Soil Tests to Extract Many of The Available Micronutrients in The Egyptian Soils

2021· article· en· W3210760401 sur OpenAlexaboutno aff
Mohamed Wafaa, Gad Hanan, Noori Saleh Mena

Notice bibliographique

RevueEgyptian Academic Journal of Biological Sciences, H. Botany/Egyptian Academic Journal of Biological Sciences, H. Botany · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalcareousExtraction (chemistry)Soil testSoil waterMicronutrientCalcareous soilsEnvironmental chemistryEnvironmental scienceChemistrySoil scienceGeologyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three extractions were used to assess the availability of micronutrients in different soil collections. The suitability of some extractions under the conditions of Egyptian soils will be discussed. Three extraction methods (Mehlic 3, Soltanpour and Kelowna) were used for the determination of available Fe, Zn, Mn, Cu and B content of the soil samples (sand,calcareous and clay) during 2020 season. Surface soil samples (0-30 cm) were collected from three sites of Al Boston area in the new Nobaria, Governorate, Egypt, during 2020 season. From each selected plot, ten points were selected in a zig-zag path. The results revealed that the highest values of available Fe, Zn and Cu were given with the extraction solution of Soltanpour, while the highest values of available Mn and B were given with the extraction solution of Mehlic 3. On the other hand, the results showed that clay soil recorded the maximum available Fe, Zn, Mn and Cu, while calcareous soil recorded the maximum available boron content. The interaction between different extraction methods and soil samples was highly significant during 2020 season.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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