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Record W2073869572 · doi:10.4314/ijbcs.v6i2.15

<em>Cordyla pinnata</em> améliore les propriétés du sol et la productivité des cultures

2012· article· fr· W2073869572 on OpenAlexaff
SA Ndiaye Samba, F Elhadji, G Tala, M Hank, Claude Camiré

Bibliographic record

VenueInternational Journal of Biological and Chemical Sciences · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicPlant Taxonomy and Phylogenetics
Canadian institutionsUniversité LavalMinistère des Ressources naturelles et des Forêts
Fundersnot available
KeywordsMolecular biologyChemistryForestryBiologyGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans les systèmes agroforestiers, les cultures sous le couvert des arbres (SC) bénéficient de plus de nutriments, après décomposition et minéralisation des litières, que celles hors de leur couvert (HC). La fertilité des sols et la productivité du mil et de l’arachide ont été évaluées sur des sols prélevés à différentes distances de Cordyla pinnata, une légumineuse arborée qui forme un parc agroforestier au Sénégal. Les analyses de sols ont montré des valeurs plus élevées pour N total, Ca échangeable et CEC sous le couvert de l’espèce. Pour le mil, la hauteur, les biomasses aérienne et racinaire ont également été plus élevées sur les sols SC. Par conséquent, la biomasse totale du mil a fortement augmenté (+ 90%) sur les sols SC. Pour l’arachide, la longueur totale, les biomasses (tiges, feuilles, gousses, racines) ont été supérieures sur les sols SC. Comme pour le mil, la biomasse totale de l’arachide a augmenté (+ 94%) sur les sols SC par rapport au découvert. La plupart des variables des cultures ont été plus élevées sur les sols SC, probablement à cause de leur meilleur statut nutritif. L’introduction des arbres dans les systèmes de production au Sahel pourrait ainsi constituer une bonne stratégie pour améliorer la fertilité des sols et contribuer au développement d’une agriculture durable.Mots clés: Arachide, Fertilité des sols, Mil, Parc agroforestier, Sénégal

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.488
Threshold uncertainty score0.766

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.045
GPT teacher head0.277
Teacher spread0.232 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations13
Published2012
Admission routes1
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