Soil texture influences on soil health scoring functions in Ontario agricultural soils: a possible framework towards a provincial soil health test
Notice bibliographique
Résumé
Since soil health is impacted by inherent soil properties, it is, therefore, challenging to apply the same soil health frameworks across multiple regions and soil types. Here, we examined the effect of soil textural group (coarse, medium, and fine) on four soil health indicators of soils sampled from diverse agricultural systems across Ontario. Scoring functions were developed by calculating cumulative normal distributions, using the mean and standard deviation of each soil health indicator, for three or five soil textural groups. For each soil health indicator, soil health scoring values were provided using the “more is better” approach, where greater soil health scores implied better soil health. Soil health indicators were significantly affected by three but not all five soil textural groups. Evolved NH 3 and CO 2 , and potentially mineralizable N had stronger associations with each other as revealed by correlation and principal component analysis. Our results also suggested that mean separation of the tested soil health indicators was more consistent with three soil textural groups (coarse, medium, and fine) than five soil textural groups (clays, clay loams, loams, sandy loams, and sand); therefore, we recommend using three soil textural groups to develop soil health scoring functions. The findings of this study lay a groundwork for future soil health assessment involving a larger number of samples across Ontario and more soil indicators, which will facilitate the regional interpretation of soil health.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».