Soil structure assessment using pedomorphological descriptors – SSAPD in Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Soil structure is a key factor influencing numerous processes in soil which is not commonly measured but can be assessed in the field using different manual/visual methods. The aim of this work was to develop a visual method based on standardized pedomorphological descriptors which offer a better framework than soil attributes used in the popular VESS technique and to validate its use under Quebec agricultural conditions. The Soil Structure Assessment using Pedomorphological Descriptors (SSAPD) method was developed using data collected from a large-scale soil health inventory and a panel of soil experts to assign rates and weights to pedomorphological descriptors and to calculate a score. The scores produced by SSAPD showed a good relationship with VESS. SSAPD was also able to discriminate between cultivated and control soils with better soil physical condition. Pearson’s correlations were generally weak across all textural groups and horizons; however, a few moderate correlations were observed with expected trends in the Ap horizon. Generalized additive mixed model (GAMM) were used to analyze the relationship between SSAPD and soil properties. The fitted models revealed non-linear relationships between SSAPD and most of the analyzed soil properties across different textural groups specially for clayey and loamy soils. SSAPD’s scoring methodology, based on pedological descriptors and a system of ratings and weights, offers broad potential for calibration and fine-tuning across various parent materials, soil textures, and depths.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».