Relations entre les caractéristiques pédologiques et les pratiques de fertilisation et de conservation des sols
Bibliographic record
Abstract
La connaissance des sols est primordiale pour traiter des enjeux agronomiques et environnementaux comme ceux de la production de nourriture, de l’utilisation efficace des nutriments et de la conservation des sols. Ce projet de doctorat a comme objectif de proposer des modèles reliant les caractéristiques pédologiques à la gestion des pratiques de fertilisation et de conservation des sols, en particulier, des sols sous culture de pommes de terre (Solanum tuberosum L.). Il comprend trois parties. D’abord, la méthode du pH Shoemaker-McLean-Pratt (SMP), non respectueuse de l’environnement, s’est montré être inadéquat pour déterminer les besoins en chaux (LR) des sols nécessitant de faibles pHH2O cibles (< 6.5) ou pour maintenir des pH adéquats avec de faibles LR (< 1.5 g CaCO3 kg-1). La spectroscopie infrarouge a permis une estimation précise de la capacité d’échange cationique déterminée à l’acétate d’ammonium (pH 7.0) (CEC-NH4OAc). La CEC-NH4OAc inférée dans un intervalle de prédiction de ± 2.3 cmolc kg-1 permet d’élaborer un modèle d’estimation précis du LR pour atteindre le pH cible. Afin d’orienter les pratiques bénéfiques à la qualité des sols, des critères diagnostiques du degré d’agrégation des sols ont été élaborés en relation avec leur composition (texture, C organique) en utilisant la prairie comme système cultural de référence. Ensuite, les cultures annuelles ont montré un effet négatif plus important sur la stabilité des agrégats en sols argileux, alors que les sols loameux et sableux se sont montrés plus susceptibles à la dégradation de la structure à de faibles teneurs en C organique. Les indices courants d’agrégation basés sur le diamètre moyen des agrégats se sont montrés moins adéquats au développement de seuils critiques comparativement aux indices fractal et compositionnel. Afin d’intégrer les caractéristiques pédologiques aux modèles de réponse de la pomme de terre aux fertilisants, un regroupement numérique de séries de sols a finalement été développé à partir des descriptions morphologiques des profils modaux. Le gradient textural et les deux principaux processus pédogénétiques (podzolisation, gleyification) ont été synthétisés en trois classes d’appartenance floue permettant une expression graduelle des groupes de sols en appui aux modèles de réponse aux ajouts de fertilisants. Ce projet présente des approches innovantes de synthèse et d’interprétation des connaissances pédologiques appuyées par des techniques d’analyses numériques afin d’orienter les bonnes pratiques culturales contribuant à la pérennité des agroécosystèmes.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".