Đánh giá độ phì nhiêu đất canh tác lúa trong và ngoài đê bao ngăn lũ ở nhóm đất có vấn đề của tỉnh An Giang
Bibliographic record
Abstract
Đề tài nghiên cứu được thực hiện nhằm mục tiêu đánh giá tính chất vật lý, hóa học đất trong và ngoài đê bao ngăn lũ ở nhóm đất phèn ở Tri Tôn và đất phù sa cổ ở Tịnh Biên. Số lượng mẫu đất được thu ngẫu nhiên trên mỗi nhóm đất là 32 mẫu gồm: 16 mẫu trong đê (vùng lúa 3 vụ) và 16 mẫu ngoài đê (lúa 2 vụ). Kết quả nghiên cứu cho thấy việc canh tác lúa 3 vụ trong đê bao đã làm pH đất trong đê thấp hơn so với pH đất ngoài đê; EC của đất trong đê cao hơn so với EC của đất ngoài đê. Hàm lượng chất hữu cơ tầng mặt trong đê (3 vụ lúa) cao hơn so với đất ngoài đê (2 vụ lúa). Từ đó dẫn đến khả năng trao đổi cation (CEC), đạm tổng số của đất trong đê cũng cao hơn so với đất ngoài đê, đặc biệt ở tầng đất mặt Ap. Trong khi đó, hàm lượng lân tổng số và kali tổng số khác biệt không có ý nghĩa thống kê ở cả hai điểm nghiên cứu. Độ nén dẽ của tầng đất Bg luôn cao hơn ở đất trong đê so với đất ngoài đê ở cả hai điểm nghiên cứu Tri Tôn và Tịnh Biên thể hiện qua độ xốp và hệ số thấm thấp, dung trọng và độ chặt của đất cao.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.119 | 0.032 |
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".