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Enregistrement W4235280336 · doi:10.2134/jeq2019.02.0041

Environmental and Agricultural Relevance of Humic Fractions Extracted by Alkali from Soils and Natural Waters

2019· review· en· W4235280336 sur OpenAlexaff
Daniel C. Olk, Paul R. Bloom, E. Michael Perdue, Diane M. McKnight, Y. Chen, Annemieke Farenhorst, N. Senesi, Yu‐Ping Chin, Philippe Schmitt‐Kopplin, Norbert Hertkorn, Mourad Harir

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Quality · 2019
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganic matterEnvironmental chemistrySoil waterCompostHumic acidSoil organic matterDissolved organic carbonNatural organic matterChemistryEnvironmental scienceSoil scienceWaste managementFertilizer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To study the structure and function of soil organic matter, soil scientists have performed alkali extractions for soil humic acid (HA) and fulvic acid (FA) fractions for more than 200 years. Over the last few decades aquatic scientists have used similar fractions of dissolved organic matter, extracted by resin adsorption followed by alkali desorption. Critics have claimed that alkali‐extractable fractions are laboratory artifacts, hence unsuitable for studying natural organic matter structure and function in field conditions. In response, this review first addresses specific conceptual concerns about humic fractions. Then we discuss several case studies in which HA and FA were extracted from soils, waters, and organic materials to address meaningful problems across diverse research settings. Specifically, one case study demonstrated the importance of humic substances for understanding transport and bioavailability of persistent organic pollutants. An understanding of metal binding sites in FA and HA proved essential to accurately model metal ion behavior in soil and water. In landscape‐based studies, pesticides were preferentially bound to HA, reducing their mobility. Compost maturity and acceptability of other organic waste for land application were well evaluated by properties of HA extracted from these materials. A young humic fraction helped understand N cycling in paddy rice ( Oryza sativa L.) soils, leading to improved rice management. The HA and FA fractions accurately represent natural organic matter across multiple environments, source materials, and research objectives. Studying them can help resolve important scientific and practical issues. Core Ideas Humic substances have long been extracted from soils, waters, and organic materials. Their chemical composition has well represented that of natural organic matter. Compost maturation and composition are well represented by their properties. Soil humic studies elucidated metal and organic xenobiotic binding and nutrient cycling. Their quantities and composition in soil respond to field treatments.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations234
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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