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Record W2900629260

Effet des pratiques agricoles sur la minéralisation brute de l’azote et de la décomposition de la litière dans une argile limoneuse de la région du Lac-Saint-Jean

2018· article· fr· W2900629260 on OpenAlexaboutno aff
Xavier Plante

Bibliographic record

VenueConstellation (Université du Québec à Chicoutimi) · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceForestryPhilosophyGeography
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le phénomène de la diminution des fermes laitières au profit des fermes céréalières observé au Saguenay-Lac-Saint-Jean (SLSJ) et ailleurs au Québec engendre des changements importants concernant la rotation des cultures, le travail du sol et la fertilisation des sols et des cultures. Toutefois, la rotation, le travail du sol et la fertilisation sont toutes des pratiques qui peuvent avoir des impacts importants sur les processus de recyclage et de décomposition de la matière organique (DMO) du sol tels que la minéralisation brute de l’azote (MBN) et la décomposition de la litière (DL). En ce sens, la MBN constitue la capacité des microorganismes du sol à minéraliser l’azote (N) organique en N minéral, alors que la DL représente l’habilité de la biologie du sol (de la mésofaune, à la microfaune, jusqu’à la microflore) à décomposer les résidus de cultures. Jusqu’ici aucune étude issue du SLSJ n’avait encore abordé l’impact à long terme de ces pratiques agricoles sur la DMO. L’objectif principal de l’étude était donc de déterminer la meilleure combinaison de pratique agricole à employer dans le contexte régional du SLSJ pour promouvoir, sur le long terme, la MBN et la DL dans une argile limoneuse. Un dispositif de recherche instauré en 1989 à la ferme de recherche d’Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC) de Normandin a été échantillonné en 2015 et 2016. Le dispositif expérimental utilisé comporte trois facteurs soit : deux rotations [une céréale en continu (CC) soit de l’orge (Hordeum vulgare L.) et une céréale grainée (CG), soit une année d’orge suivie de deux années de trèfle rouge (Trifolium pratense L.) et de dactyle (Dactylis glomerata L. ‘Okay’)]; deux travaux du sol (chisel et charrue à versoir); et deux fertilisants [lisier de bovin (organique) et engrais minéral de synthèse]. La MBN a été déterminée à l’aide de la technique de dilution isotopique de l’azote-15 (15N) et la DL à l’aide de la technique des sacs de litière enfouis. Nos résultats démontrent une augmentation de la MBN et de la DL lorsque la céréale est cultivée en rotation (CG) plutôt qu’en continu (CC). Le même constat est observé avec la fertilisation à base de lisier de bovin comparativement à la fertilisation minérale. Ces traitements (CG et fertilisation organique) favorisent l’apport en nutriment au sol par l’ajout de la matière organique labile qui favorise l’activité des microorganismes dans le sol. Pour ce qui est des travaux de sol, ceux-ci ne présentent pas de différences majeures par rapport à la MBN et à la DL. L’utilisation du chisel pourrait toutefois représenter une option intéressante pour les agriculteurs de la région puisque son utilisation permet potentiellement de diminuer la profondeur de travail du sol et ainsi augmenter les vitesses de passage. Les résultats de ce projet de maîtrise permettent donc de conclure qu’il est préférable de cultiver les céréales sur une argile limoneuse de la région du SLSJ en rotation avec des plantes fourragères tout en utilisant une fertilisation d’origine organique.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.824
Threshold uncertainty score0.349

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
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 head0.007
GPT teacher head0.204
Teacher spread0.197 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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".

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Citations0
Published2018
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