THE CHEMICAL QUALITY EVALUATION OF SOME SOILS (CHERNOZEMS and LUVISOLS) FROM DOLJ COUNTY
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural lands represent 79% of the surface of Dolj county and about 84% are used as arable crops. Depending on the culture system chosen, the physical and chemical quality of the soil can be affected in different ways. The chemical quality of some soils from Dolj county (Chernozems, Luvisols) was evaluated using several indicators (soil reaction, organic matter content, total nitrogen, mobile phosphorus and mobile potassium). On the depth of 0-50 cm, in both soils, 75% of the mobile phosphorus values were very low-low, respectively extremely low-low. Most of the studied Luvisols were characterized by low values of the mobile potassium content (50% in the topsoil and 63% on the 0-50cm depth, respectively). High correlation between PAL and KAL content was found in case of Luvisols (R2=0.908) and low in case of Chernozems (R2=0.300). High correlation in case of Luvisols may be due to the applied fertilizers.The values of the content of organic matter, total nitrogen, mobile phosphorus and mobile potassium were lower in the case of Luvisols compared to Chernozems and in most cases the values of the studied chemical indicators decrease with an increasing depth. According to the analyzed data, these soils have high potential for mineral ang organic fertiliser application.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».