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Enregistrement W4381848000 · doi:10.5539/jsd.v16n4p79

Geostatistics and Sample Density of Chemical Attributes for Soil under Sugarcane and Agroforestry in Humaitá – AM, Brazil

2023· article· en· W4381848000 sur OpenAlexvenueno aff
Ivanildo Amorim de Oliveira, Milton César Costa Campos, Robson Vinício dos Santos, Romária Gomes de Almeida, Thalita Silva Martins, Douglas M. P. da Silva, Ludmila de Freitas, Flávio Pereira de Oliveira, Bruno Campos Mantovanelli

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Geostatistics and Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado do AmazonasFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésGeostatisticsHectareAmazon rainforestSample (material)VariogramRange (aeronautics)MathematicsDescriptive statisticsGeographyStatisticsSpatial variabilityForestryAgroforestryEnvironmental scienceKrigingAgricultureEcologyBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a lack of studies focusing on spatial variance of chemical attributes in Amazonas, Brazil. The objective of this study was to evaluate geo-statistics and sample density of chemical attributes in soils under sugarcane and agroforestry, Humaitá, Amazon state, Brazil. The research was carried out in the municipality of Humaitá, Amazon state, the areas were in meshes of 70 m x 70 m regularly spaced by 10 m, with 64 points per area, and then soil samples were collected in layers of 0.0-0.2 m and 0.4-0.6 m. We performed chemical analyses of the proprieties of soil. Then, it was applied descriptive statistics, geo-statistics and sample density techniques based on semivariogram coefficient of variation and range. As a result, we observed spatial dependence for most of the chemical proprieties in the two areas. Based on Cline, sugarcane presented a sample density of 237 (0.0-0.2 m) and 225 (0.4-0.6 m); and agroforestry had 356 (0.0-0.2 m) and 465 (0.4-0.6 m) points per hectare. Yet in the range sample density, sugarcane showed 30 (0.0-0.2 m) and 5 (0.4-0.6 m), whereas agroforestry areas had 23 (0.0-0.2 m) and 9 (0.4-0.6 m) points per ha.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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