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Enregistrement W6950218957 · doi:10.5683/sp3/ywi2lt

Impact of land-use change to biomass crops and biofertilizer application on biomass productivity, soil organic carbon, nitrogen, phosphorus and soil health

2024· dataset· en· W6950218957 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2024
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomass (ecology)Soil carbonSoil healthBiofertilizerPhosphorusSoil organic matterGreenhouse gasSoil quality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset is compiled to investigate the effects of land-use change on biomass crops and the application of biofertilizers, focusing on biomass productivity, soil organic carbon (SOC), nitrogen, phosphorus, and overall soil health. The data in this collection aims to quantify SOC sequestration rates using 2016 baseline data, assess soil total nitrogen and phosphorus in different land-use systems, measure SOC and nitrogen in various soil aggregate-size fractions, evaluate greenhouse gas emissions influenced by applied fertilizer treatments, determine carbon dioxide (CO2) released from different fractions through incubation studies, and analyze SOC stability and sustainability across three land-use systems. Additionally, the dataset aims to quantitatively assess biomass yields influenced by different biofertilizers provided by industry partners, ranking them based on their yield response and cost-effectiveness. The dataset also contributes to the development of soil health indicators for biomass crops by quantitatively assessing fungal communities (micro-faunal), earthworm densities (macro-faunal), SOC, Haney soil health, and Solvita test.

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)0,005
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: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,014

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,304
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

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
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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