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Enregistrement W4410330560 · doi:10.1002/jeq2.70034

Characterizing the fine‐scale spatial distribution of soil phosphorus for efficient phosphorus management in an Illinois tile‐drained field

2025· article· en· W4410330560 sur OpenAlexaff
Lowell E. Gentry, Luis F. Andino, Jennifer M. Fraterrigo

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Quality · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesIllinois Nutrient Research and Education Council
Mots-clésEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Spatial variabilitySoil scienceFertilizerKrigingTile drainageSoil waterMathematicsAgronomyGeologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Closed depressions in post-glacial landscapes can accumulate phosphorus (P) due to repeated flooding and become hotspots for P loss when underlain by subsurface (tile) drainage. Soil P mapping is routinely based on the interpolation of samples from a 1-ha grid, which may miss closed depressions and underestimate soil P levels leading to overfertilization and nutrient loss. Our objective was to improve the characterization of the spatial distribution of soil P at the sub-field scale by accounting for depressions and assess their importance for fertilizer prescriptions and tile P loss. We evaluated the effectiveness of stratified sampling that included closed depressions within a 1-ha grid and nonstationary interpolation (external drift kriging) that leverages information about depression depth to estimate the distribution of soil P (0-16 cm) under a corn (Zea mays L.) and soybean (Glycine max (L.) Merr) rotation in Douglas County, IL. Our novel approach produced an improved soil P map, which resulted in a 47% increase in land area that does not require P fertilizer (a reduction of 7.14% or ca. 4 metric tons of P). Additionally, soil P estimated from the improved map was a stronger predictor of the flow-weighted mean concentration of dissolved reactive P during the non-growing season than soil P estimated from ground-based sampling and other interpolation approaches. These results demonstrate that improved characterization of the spatial distribution of soil P through stratified sampling and interpolation with depression depth can better match soil P with crop P requirements, protecting water quality and conserving a finite resource.

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)0,000
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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