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Enregistrement W4414317424 · doi:10.1139/cjss-2025-0034

Applying provincially derived pedotransfer function and digital soil map predictions of nitrogen indices at the field scale

2025· article· en· W4414317424 sur OpenAlexafffundvenue
Luke Laurence, Brandon Heung, Evan MacDonald, Judith Nyiraneza, Kyra Stiles, David L. Burton

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Prince Edward IslandGovernment of Prince Edward IslandDalhousie UniversityOlds College
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWeston Family Foundation
Mots-clésPedotransfer functionNitrogenPrecision agricultureSoil mapScale (ratio)Mineralization (soil science)FertilizerContext (archaeology)Digital soil mappingSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a pressing need to provide crop producers with tools for estimating soil nitrogen (N) mineralization at the local level and to support variable N rate technologies. With provincial-scale datasets being used to train predictive models, there is an opportunity to observe how these predictions perform at the field scale, especially in fields below provincial soil quality benchmarks. This study examined how provincially derived decision support tools (DSTs) for estimating growing season N mineralization performed at the field scale for informing N fertilizer recommendations. DSTs included a 30 m resolution digital soil map (DSM) and novel pedotransfer functions (PTFs) developed using machine learning and predictor variables from a provincial database. Six agricultural fields were sampled for comparison with DST predictions, as well as to create novel infield maps (5 m resolution) of N indices. DSTs were successful at placing field N mineralization potential in context to provincial averages, achieving PTF predictions with a concordance (CCC) as high as 0.91 in comparison to direct soil measures, and 71%–100% of these direct measures within the 90% confidence interval of DSM predictions. Uncertainty decreased substantially using infield data, and infield maps of N indices achieved a CCC as high as 0.83. Field-scale predictors for N mineralization were different from DSM results, with relief variables having high importance. This study demonstrated how provincially derived PTF and DSMs of N indices could be used to inform N fertilizer recommendations. Development of field-scale N maps also introduces a powerful tool for guiding variable rate N applications.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,185 · 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'admission3
Résumé présentoui

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