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Enregistrement W4289884526 · doi:10.1002/crso.20218

Gulf of Mexico Hypoxia 2022: What’s the Role of Plant Nutrition?

2022· article· en· W4289884526 sur OpenAlexaff
Tom Bruulsema

Notice bibliographique

RevueCrops & Soils · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensPlant Biotechnology Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureHypoxia (environmental)WatershedEnvironmental scienceNutrient managementNutrientAgricultural scienceWater resource managementAgricultural engineeringBiologyEcologyEngineeringComputer scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypoxia in the Gulf of Mexico is an environmental issue connected to agricultural crop management in the Mississippi River watershed. Programs to improve nutrient stewardship in this watershed aim to improve nutrient use efficiency and reduce losses of nitrogen and phosphorus. Trends since the 1980s show increases in both crop production and the size of the hypoxic zone while the trends in nitrogen surplus have neither increased nor decreased. Provisional flow‐normalized river loads of nitrogen are decreasing. While improvements in adoption of 4R management of applied fertilizers and manures have been noted, opportunities for improvement also remain. While 4R practices will not solve the issue on their own, they can make an important contribution when integrated with soil conservation practices and changes to whole farming systems. Earn 1 CEU in Nutrient Management by reading this article and taking the quiz at https://web.sciencesocieties.org/Learning‐Center/Courses .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil0,677

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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