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Enregistrement W4392367182 · doi:10.1016/j.geoderma.2024.116836

Assessment of soil health and identification of key soil health indicators for five long-term crop rotations with varying fertility management

2024· article· en· W4392367182 sur OpenAlexafffund
Jingyu Zhang, Miles Dyck, Sylvie A. Quideau, Charlotte E. Norris

Notice bibliographique

RevueGeoderma · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Alberta
Mots-clésSoil fertilitySoil healthCrop rotationSoil managementAgricultureSoil testEnvironmental scienceAgricultural engineeringSoil organic matterMathematicsSoil scienceSoil waterEngineeringBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long-term agricultural management practices affect soil health, but identifying measurable soil properties that reflect soil health (soil health indicators – SHIs) is a challenge. Five long-term (>40 years) crop rotations with varying cropping frequency, crop diversity, fertility and lime treatments were sampled as part of the Soil Heath Institute’s North American Project to Evaluate Soil Health Measurements (NAPESHM) at the University of Albert Breton Plots research site in 2019, and additional samples were collected in 2020 for additional indicator measurements. Many soil health frameworks such as the Cornell Assessment of Soil Health (CASH) generate soil health scores based on key SHIs identified from a large, multivariate database using principal component analysis (PCA). For our dataset, we adopted the PCA-based approach with the following questions in mind: 1) Were the key SHIs that explain a large portion of the total dataset variance also the key SHIs that were most sensitive to the rotation, fertilizer and lime management? 2) Were the key SHIs identified with PCA associated with soil health, soil fertility or inherent soil characteristics? We identified seven key SHIs with PCA that explained 86.8% of the database variance. Results of a permutational MANOVA suggested that crop rotation and fertilizer management significantly influenced the total variance of the identified key SHIs. Four of the seven identified key SHIs primarily reflected soil health and three SHIs primarily reflected soil fertility and/or inherent soil properties but were also positively associated with soil health at this site. Overall, the PCA-based approach used to develop the site-specific soil health score (SSpeSHS) proved to be a helpful screening tool for the identification of key SHIs that are sensitive to soil-health-promoting management practices from a large dataset.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,273 · 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'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

Citations30
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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