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Enregistrement W4390475682 · doi:10.5376/ijh.2024.14.0001

Subsoiling Treatment on Soil Permeability and Its Impact on the Growth of Sweet Potato (<i>Ipomoea atatas</i>)

2024· article· en· W4390475682 sur OpenAlexvenueno aff
Yuan Liu, Yi Chen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Horticulture · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Soil, Plant Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIpomoeaHorticultureAgronomyEnvironmental scienceBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subsoiling treatment is a crucial soil management practice that profoundly influences soil physical properties, especially soil permeability.This review aims to explore the impact of subsoiling treatment on soil permeability and sweet potato growth.It provides a comprehensive overview of subsoiling treatment methods, including mechanical, biological, and chemical approaches, emphasizing the pivotal role of soil permeability in field water management and crop growth.Furthermore, it delves into how subsoiling treatment enhances soil infiltration rates and water-holding capacity, creating favorable conditions for root growth and efficient water utilization by plants.The results highlight a significant improvement in soil permeability due to subsoiling treatment, reducing the risks of waterlogging and root water stress, thereby fostering an optimal growth environment for sweet potatoes.Moreover, subsoiling treatment positively impacts sweet potato yield, quality, and stress resilience.This review underscores the critical significance of subsoiling treatment as a soil management tool to enhance agricultural productivity and sustainability.Future research should delve deeper into the mechanisms of subsoiling treatment and explore best practices under varying soil and climatic conditions to support sustainable agriculture.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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