DUS(Soil)—A Framework for Developing a Minimum Data Set of Soil Health Indicators and Management Guidelines for Farmers
Notice bibliographique
Résumé
Soil health information is still not widely used in decision making in agriculture. One of the reasons is the lack of a simple and effective method for selection of soil health indicators that have direct relevance to management decisions. A framework for soil health indicators selection and developing location-specific management practices that improve soil health are presented. The framework involves selection of a minimum data set of soil health indicators based on ‘DUS(Soil)’ criteria. In this framework ‘D’ represents Distinctness (indicators representing distinct functional soil processes), ‘U’ represents Utility (amenability for amelioration of the status of the indicator or altering its impact through management practices) and ‘S’ represents Simplicity (amenability for measurement in the field/small laboratories using simple protocols). This study also outlines a method for developing management guidelines for farmers based on the status of the selected soil health indicators. This involved classifying the status of each of the indicators into three classes. Thereafter, taking cognizance of the agroecological context, suitable field management schedules were developed for each class of the indicators, based on literature and local expert knowledge. The use of this framework was demonstrated by developing management guidelines for a coarse textured soil with optimum pH, low soil carbon, poor in water stable aggregates (highly slaking), optimum porosity and poor in soil macro fauna in Mandla district, Madhya Pradesh, India. The study showed that the framework is flexible, generic as well as simple and is useful to develop site-specific management guidelines logically, to overcome the soil quality constraints.
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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 | 0,042 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».