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Enregistrement W7132869783

Impacto del uso del suelo sobre las fracciones físicasde materiaorgánica en tres Ferrasols de pendientesen México

2011· article· en· W7132869783 sur OpenAlexfundno aff
Francisco Matus, Claudia Hidalgo, Carlos M. Monreal, I.B. Estrada, Mariela Fuentes, Jorge Etchevers

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad Austral de ChileAgriculture and Agri-Food CanadaConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaEuropean Commission
Mots-clésSiltOrganic matterSoil organic matterSubtropicsSaturation (graph theory)Soil testSoil water
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of cultivation in hillside (> 30% slope) on soil C and N stocks after forest clearance and subsequent cultivation in new re-growth forest sites not always induce rapid soil organic matter (SOM) loss in subtropical areas. In the present study we evaluated the sensitivity to SOM changes of material floatable in water (Fw), coarse sand (> 250 µm), fine sand (50-250 µm), silt (2-50 µm) and clay (0-2 µm) fractions by the impact of cultivation of Mexican Ferrasols. This research also determined the relative degree of C and N saturation in the silt and clay size particles. The soil physical fractions were obtained after ultrasonic vibration and sedimentation. Soil organic matter stock (0-20 cm depth) in cultivated sites ranged from 54 to 146 Mg C ha-1 and from 3.9 to 7.1 Mg N ha-1 and in the forest soil 46-94 Mg C ha-1 and 3.7-5.1 Mg N ha-1. The relative distribution of C and N was lower in the coarse sand and highest in the silt fraction; the latter paralleled the changes of whole soil C and N. Coarse sand was the most sensitive fraction responding to cultivation, thus representing a diagnostic pool to assess the SOM shifts under cultivation. Half of our studied soil showed a low degree of C and N saturation in the silt and clay fraction indicating potential for accumulation of C and N, while the other half were well above the saturation limit.

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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,104

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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