Selecting soil hydraulic properties as indicators of soil health: Measurement response to management and site characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Farmers, scientists, and other soil health stakeholders require interpretable indicators of soil hydraulic function. Determining which indicators to use has been difficult because of measurement disconformity, spatial and temporal variability, recently established treatments, and the effect of site characteristics on management practice differences. The North American Project to Evaluate Soil Health Measurements includes 124 sites uniformly sampled across a range of soil health management practices in North America in 2019. We compare and recommend indicators of hydraulic function that best characterize soil health. We assessed the relationship of each indicator to a suite of soil inherent properties and climate variables, the response of each indicator to soil health management practices, the effect that soil inherent properties (clay content, sand content, and pH) and climatic variables (10‐yr mean annual precipitation and temperature) had on response to management practices, and the relationship among the responses of the indicators to soil health management practices. Field capacity measured on intact cores (θ FC_INTACT ) was the best measure of soil hydraulic function, because it responded to management, represents a direct measure of soil hydraulic function, is proximal to stakeholder values, and its response to management was not significantly influenced by inherent and climatic variables. Other suitable indicators are bulk density, soil organic carbon (SOC), and aggregate stability, which are not direct measures of soil hydraulic function but do respond to management and may be practical in situations in which measuring θ FC_INTACT is not. This study informs selection of soil health indicators to measure soil hydraulic function.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».