Soil health – a perspective
Notice bibliographique
Résumé
Governments and organizations are expressing growing concerns about soil health, driven largely by uncertainties of food security with an increasing human population and unpredictable effects of climate change. Although considerable literature and debate exist, there is discord around the question, what is a healthy soil? This is not surprising, given the complex roles the soil provides, from the range of food, fiber and medical products, hosting a biodiverse community, and supporting the water and nutrient cycles. While a consensus seems to suggest that a soil in good health should be able to provide goods and services in perpetuity, this does not define soil health, rather its provisioning functions. To explore the question, ‘what is healthy?’, we propose an analogy comparing indicators of human and soil health. For example, to identify the cause of a symptom, we compare the diagnostic pH in both humans and soil, demonstrating the similarities between the way human and soil health concerns are addressed. Additionally, we consider the context that necessitates health and use a set of holistic predictors to link human and soil health further. In humans, genetics express many traits and can predispose one to certain illnesses or diseases, in the same way, parent material, soil texture, and length of time exposed to weathering can inform a soil’s capability and predisposition for certain habitats or uses. In both cases, science informs the state of health and appropriate management solutions. We posit the null hypothesis “the concept of human health cannot be applied to soil”.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».