The story of long-term research sites and soil health in Canadian agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Canada's interest in agricultural lands has changed with time from a desire of crop yields at Confederation through to discussions in the Senate on adaptation and resilience in 2018. Long-term research experiments (LTRs) have been present and utilized by federal and university researchers to provide answers throughout. Here we highlight the importance of LTRs by identifying the historical context of LTRs and soil health research in Canada. We then briefly describe the history and key results from select LTRs and illustrate the wealth of information collected from the North American Project to Evaluate Soil Health Measurements cross-country point-in-time soil sampling from these LTRs. We discuss the LTRs, and the knowledge gained from them, with the hope that by showing the distinctive narratives associated with each of these study sites, researchers will be inspired to use them to address their research questions and make sound predictions to facilitate the adaptation of Canadian agroecosystems to climate challenges. Through identifying the value generated by these unique LTRs, we hope that the importance of these sites will inspire not only their continued maintenance but also the next generation of LTRs.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,056 | 0,035 |
| Communication savante | 0,014 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».