MétaCan
Menu
Back to cohort

ОЦЕНКА ФЕРМЕНТАТИВНОЙ АКТИВНОСТИ СЕРЫХ ЛЕСНЫХ ПОЧВ В ОРГАНИЧЕСКИХ И ТРАДИЦИОННЫХ АГРОЦЕНОЗАХ ПРЕДКАМЬЯ РЕСПУБЛИКИ ТАТАРСТАН

2022· article· ru· W4304183657 on OpenAlex
Т Г Кольцова, В И Кулагина, Люция Мансуровна Сунгатуллина, Эльмира Ханисовна Рупова

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueРоссийский журнал прикладной экологии · 2022
Typearticle
Languageru
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgricultural Productivity and Crop Improvement
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEnvironmental chemistrySoil waterEnvironmental scienceChemistrySoil science

Abstract

fetched live from OpenAlex

В статье приведены результаты сравнительной оценки ферментативной активности серых лесных почв при органическом и традиционном земледелии, а также сравнительные данные интегральной оценки, проведенной по комплексу агрохимических, физико-химических, агрофизических и биохимических показателей. Показано, что органическое сельское хозяйство способствует повышению содержания гумуса, валового и щелочногидролизуемого азота, а также общей активности ферментов и экологической устойчивости серых лесных почв в Предкамье Республики Татарстан. Результаты многомерного дискриминантного анализа указывают на статистически достоверную разницу в экологическом состоянии серой лесной почвы при органическом и традиционном земледелии. По комплексу агрохимических и физико-химических показателей, а также по биохимическим параметрам, общей ферментативной активности серые лесные почвы органических агроценозов наиболее приближены к уровню природных биоценозов. Установлено, что по средним показателям ферментативной активности серые лесные почвы органических и традиционных агроценозов являются среднеобогащенными по уреазной и инвертазной активности и бедными – по каталазной. Показано, что изменение общей ферментативной активности серых лесных почв напрямую зависит от их обогащенности щелочногидролизуемым азотом, валовым азотом, обменным калием, подвижным фосфором и гумусом. По степени чувствительности к агрогенному воздействию ферменты типичных серых лесных почв достоверно образуют следующую последовательность: активность инвертазы > активность уреазы > активность каталазы. Список литературы Вальков В.Ф., Казеев К.Ш., Колесников С.И. Методология исследования биологической активности почв на примере Северного Кавказа // Научная мысль Кавказа. 1999. №1. С. 32–37. Джанаев З.Г. Агрохимия и биология почв юга России. М.: Изд-во МГУ, 2008. 528 с. Енкина О.В., Коробской Н.Ф. Микробиологические аспекты сохранения плодородия черноземов Кубани. Краснодар: Агропромполиграфист, 1999. 149 с. Звягинцев Д.Г. Биологическая активность почв и шкалы для оценки некоторых ее показателей // Почвоведение. 1978. №6. С. 48–54. Зинченко М.К., Зинченко С.И. Влияние приемов обработки и доз удобрений на ферментативную активность серой лесной почвы // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2017. №8. С. 3–5. Колесников С.И., Казеев К.Ш., Вальков В.Ф. Биоэкологические аспекты загрязнения почв тяжелыми металлами // Научная мысль Кавказа. 2000. №4. С. 31–39. Лапа В.В., Михайловская Н.А., Лимонос М.М., Лопух М.С., Василевская О.В., Погирницкая Т.В. Влияние систем удобрения на ферментативную активность дерново-подзолистой легкосуглинистой почвы // Почвоведение и агрохимия. 2012. №2. С.187–198. Селявкин С.Н., Мараева О.Б., Лукин А.Л. Оценка биологического состояния почвы по микробиологической и ферментативной активности // Вестник Воронежского государственного аграрного университета. 2015. №2. С. 36–39. Система земледелия Республики Татарстан. Инновации на базе традиций. Ч. 1. Общие аспекты системы земледелия. Казань: Изд-во Министерства сельского хозяйства и продовольствия РТ, 2013. 166 с. Щур А.В., Виноградов Д.В., Валько В.П. Влияние различных уровней агроэкологических нагрузок на биохимические характеристики почвы // Юг России: экология, развитие. 2016. Т. 11, №4. С. 139–148. DOI: 10.18470/1992-1098-2016-4-139-148. Chen M.M., Zhu Y.G., Su Y.H., Chen B., Fu B.-J., Marschner P. Effects of soil moisture and plant interactions on the soil microbial community structure // European journal of soil biology. 2007. V. 43, №1. P. 31–38. DOI: 10.1016/j.ejsobi.2006.05.001 Dora A.S., Domuta C., Ciobanu C., Sandor M. Field management effects on soil enzyme activities // Romanian Agricultural Research. 2008. №25. P. 61–68. Gianfreda L., Rao M.A., Piotrowska A., Palumbo G., Colombo C. Soil enzyme activities as affected by anthropogenic alterations: intensive agricultural practices and organic pollution // The Science of the total environment. 2005. Vol. 341. P. 265–279. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2004.10.005. Gupta V.V.S.R., Lawrence J.R., Germida J.J. Impact of elemental sulfur fertilization on agricultural soils. I. Effects on microbial biomass and enzyme activities // Canadian journal of soil science. 1988. V. 68, №3. P. 463–473. DOI: 10.4141/cjss88-045. Li G., Kim S., Han S.H., Chang H., Du D., Son Y. Precipitation affects soil microbial and extracellular enzymatic responses to warming // Soil biology and biochemistry. 2018. V. 120. P. 212–221. DOI: 10.1016/j.soilbio.2018.02.014. Xiang S.R., Doyle A., Holden P.A., Schimel J.P. Drying and rewetting effects on C and N mineralization and microbial activity in surface and subsurface California grassland soils // Soil biology and biochemistry. 2008. V. 40, «9. P. 2281–2289. DOI: 10.1016/j.soilbio.2008.05.004.

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.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.516
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.002
Bibliometrics0.0000.004
Science and technology studies0.0070.001
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0040.005
Research integrity0.0010.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0320.003

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 head0.018
GPT teacher head0.189
Teacher spread0.171 · 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