Bibliographic record
Abstract
La fertilisation au phosphore (P) et à l'azote (N) est surutilisée dans les Histosols agricoles, ou sols organiques, et peut être directement liée à l'eutrophisation des lacs et des rivières. Les Histosols sont des tourbières plates et basses et le drainage souterrain est essentiel pour éliminer l'excès d'eau, ce qui améliore la productivité des cultures. L'application de la gestion des eaux de drainage (DWM) comme stratégie d'atténuation du P dans ces sols n'a pas été étudiée de manière approfondie. Le Holland Marsh de l'Ontario est une zone Histosol d'agriculture qui contribue aux conditions d'eutrophisation du lac Simcoe. L'objectif général de cette recherche était d'évaluer la dynamique du P dans les eaux de drainage souterrain en appliquant deux pratiques de DWM pour améliorer la gestion du P dans les sols organiques.Le premier sous-objectif portait sur l'applicabilité de la gestion contrôlée de la nappe d’eau pour atténuer les charges de nutriments dans les eaux de drainage. Une recherche a été menée pendant deux ans (2015 - 2016) pour examiner les impacts d'une structure de drainage contrôlé (CD), sur les concentrations et les charges saisonnières de N et P. Les charges en nutriments ont varié en fonction du drainage, qui a été influencé par le dégel printanier et les fortes précipitations. Le deuxième sous-objectif était d'évaluer l'utilisation d'un modèle de réseau neuronal artificiel (ANN) pour prévoir les charges en nutriments dans le cadre de gestion de l'eau. Les résultats ont montré que les modèles saisonniers d’été sont plus précis que d’hiver-printemps. L’évaluation de scénarios de gestion de la nappe d’eau, utilisant ANN, a démontré que l'élévation de 34cm ou moins de la surface du sol en hiver-printemps permet une réduction des charges. En outre, les scénarios ANN d'été indiquent que si la nappe de l'eau était fixée à 77cm de la surface du sol, elle pourrait réduire les débits et les charges d'eaux.De nombreux agriculteurs utilisent un système de drainage par pompage (PD), qui pompe l'excès d'eau de drainage d'un puit collecteur vers un fossé. Le troisième sous-objectif évalue le mouvement du P dans le sol et leur lien avec la qualité de l'eau de drainage selon CD et PD. Des échantillons de sol ont été analysés pour le P par fractionnement séquentiel, le Bray-1 et la biomasse microbienne. Le P des racines de carotte et la qualité des eaux de drainage ont été mesurés. Les résultats ont permis d'identifier le P lié au calcium comme étant le plus grand réservoir de P et un puits dans les sols organiques. L'analyse de corrélation a également permis d'identifier le P lié à l'aluminium-fer comme une force motrice pour la dynamique du P du sol. Une analyse de régression du P a montré que la concentration de P dans les eaux de drainage était significativement liée à l'absorption des engrais et des cultures sur les deux sites. Le bilan de P indique qu'il y a une accumulation de P. Dans l'ensemble, la dynamique du P dans le sol entraîne et modifie les concentrations de P dans l'eau de drainage.Le dernier sous-objectif a évalué le débit de drainage et les charges en nutriments dans le CD et PD. Les résultats ont indiqué des charges d'azote élevées pendant les périodes d'augmentation du volume de décharge. L'analyse de corrélation et de régression n'a trouvé aucune relation entre le débit et les charges d'azote, ce qui indique que la dynamique de l'azote est davantage régie par les caractéristiques biochimiques et hydrologiques du sol que par les volumes de drainage. Les charges de P ont été affectées par l'application d'engrais et par le drainage dans le cadre de la CD, tandis que dans le cadre de la PD, elles ont été affectées par le seul écoulement. Cette thèse conclut que la CD et la PD sont deux des stratégies de DWM viables sur les Histosols pour la réduction de la charge en nutriments. La thèse conclut également que la dynamique du P du sol influence les concentrations de P provenant des rejets de drainage
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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 |
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| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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".