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Enregistrement W4403926432 · doi:10.1016/j.geoderma.2024.117085

Using soil classification to improve interpretation of biological soil health indicators

2024· article· en· W4403926432 sur OpenAlex
Kate A. Congreves, Qianyi Wu

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueGeoderma · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSaskatchewan Wheat Development CommissionSaskatchewan Canola Development Commission
Mots-clésSoil healthInterpretation (philosophy)Environmental scienceSoil scienceSoil classificationSoil waterComputer scienceSoil organic matter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Biological indicators of soil health should be better represented in soil health tests. • Soil great group classification served as a useful contextualizing factor for soil health scoring. • Some biological indicators of soil health improved by regenerative practices. • Healthiest soil associated with native prairie grassland. • Soil element to carbon ratios might be useful indicator or organic matter quality. The concept of soil health recognizes soil as a living and dynamic natural system, a notion that aptly fits in the realm of biology. However, soil health tests and scoring tools are often dominated by indicators other than soil biology, such as soil fertility and chemistry. Biological indicators of soil health remain understudied and underrepresented in soil health assessments. To address this gap, here we evaluate soil attributes that reflect biological functions and vitality (including organic and total C, total N, mineralized C, extracellular enzyme activity, and phospholipid fatty acid (PLFA) analysis for microbial biomass and adaptation response ratio (ARR)). We assess if these biological indicators can be contextualized by soil classification and measure their responsiveness to agricultural management practices in Prairie region of Saskatchewan Canada. Despite the dynamic nature of biological indicators of soil health, we find that soil classification by great group constrains measurements and serves as a useful contextualizing factor to adjust scoring functions. Further, we find biological indicators of soil health (namely soil organic C, total N, and P and S enzyme activity) generally improve with more regenerative crop production practices such as cover cropping or organic management. Although other indicators such as CO 2 mineralization, N and C cycling enzymes, PLFA and ARR showed fewer differences among crop production practices, all were greater under prairie grassland than cropland. In contextualizing soil health scores by soil classification and including biological indicators of soil health that embody soil pools, processes, and life, soil health assessments will not only better represent soil biology and appropriately contextualize soil health scores, but also move towards better targeting soil functioning and vitality.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil0,802

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,275 · 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