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Enregistrement W4401925317 · doi:10.25083/rbl/28.4/4068.4076

Shifts in the nitrogen cycle under different fertilizer management practices

2024· article· en· W4401925317 sur OpenAlexaff
Florina Botez, Carmen Postolache, Horia Domnariu, Alexandra Leonte, Andreea-Gabriela Dulă

Notice bibliographique

RevueROMANIAN BIOTECHNOLOGICAL LETTERS · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMineralization (soil science)FertilizerNitrogen cycleEnvironmental scienceSoil waterNitrateAmmoniumEcosystemAgricultureNitrogenPopulationSustainabilityAgronomyEnvironmental chemistryEcologyChemistryBiologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human population is dependent on agricultural production, but these activities pose multiple threats to soil health and indirectly to ecological sustainability. Synthesis of fertilizers proved to be a miraculous solution to enhance soil productivity, but this advancement came with many unseen risks. Long-term research stations that have decades long experiments with fertilizers additions are paramount in better understanding long-term impact of fertilizer use. Our study focused on ammonium and nitrate levels found in soils in an experiment of inorganic nitrogen addition than began in 1975. We further directed our attention to soil mineralization potential, nitrate reductase activities and densities of two major microbial functional groups: ammonifiers and denitrifiers. Our data suggests that ammonium has a stronger tendency of soil buildup than nitrate and that increased levels of inorganic nitrogen species also impacted molecular compartments and processes such as mineralization potential, soil microbiota and enzymatic activities. Another result indicates that analysed soils reached a storage limit for phosphorus which threatens to overburden other ecosystems.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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