Tillage and residue management effects on soil organic matter dynamics in a sandy-loam
Bibliographic record
Abstract
L'accumulation et la décomposition de la matière organique du sol est de grand intérêt aux fermiers et aux décideurs politiques, en raison de ses fonctions importantes en structure de sol et dans le cycle de carbone global. Le but de cette étude était de déterminer les effets à long terme des pratiques de labourage et de la gestion de résidu sur (1) le rendement du Zea mays L. pour le maïs-grain ou le maïs d'ensilage, (2) la taille du réservoir de carbone organique du sol, (3) la quantité des formes labiles de carbone organique et d'azote organique du sol, et (4) la biomasse et la structure de la communauté microbienne. Les parcelles expérimentales à Ste-Anne-de-Bellevue, Québec, Canada ont été établies dans un sol sableux-loameux en 1991 avec un design factoriel qui inclut trois niveaux de labourage (semi-direct, labourage réduit et labourage conventionnel), et deux niveaux d'entrant de résidu (les racines plus la tige, les racines seulement). En 2007, le rendement de maïs-grain était entre 11.2 et 11.7 Mg matière sèche ha-1, mais non affecté par des traitements de labourage ou de résidu. Après la récolte, échantillons du sol ont été ramassés des parcelles à deux profondeurs : 0-5 cm et 5-20 cm. Le réservoir de carbone organique de sol a été entre 37 et 58 mg C ha-1 à une profondeur de 20 cm. Il n'y avait aucune différence entre les traitements de labourage, mais les parcelles avec haut résidu (racines plus tiges) ont eu plus de carbone organique de sol que lesquelles avec bas résidu (P<0.05, test de Tukey). La minéralisation de carbone et d'azote pendant une incubation de laboratoire durant 20 semaines a été employée com
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".