A sample preparation method for reducing variability in the chemical analysis of mineral fertilizers
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Analyses of fertilizer are essential to ensuring that fertilizer sold to final users presents chemical and physical qualities in the range determined by law. As regards the sampling of fertilizers, the official method currently used in Brazil for sampling preparation is to reduce the size of the sample (from ~ 3 kg to ~ 0.25 kg) by quartering, followed by grinding (so as to pass through a 0.85 sieve) and nutrient quantification. Herein, we propose an alternative method of sampling preparation by grinding the total sample (~ 3 kg) before quartering to improve accuracy and reduce segregation during quartering. Six formulations of fertilizers (basal samples) were weighed (0.01 kg precision) and sampled according to the two methods (official and alternative), followed by the quantification of nutrient concentration in duplicate. Results showed that both methods presented similar nutrient concentrations for most formulations compared to the basal samples. However, the alternative method presented higher precision (less variation between replicates) and accuracy (versus the basal samples) than the official method. Consequently, the alternative method can be used for sampling preparation fertilizers with high accuracy and precision in determining nutrient concentration.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 découle