Variations in Soil Carbon Stocks with Texture and Previous Landuse in North-western NSW, Australia
Notice bibliographique
Résumé
<p>Australia’s land managers will need specific information about the best locations at which to sequester carbon if they are to take advantage of the recent Carbon Farming Initiative of the Australian Government under which carbon offsets can be created through sequestration of carbon in soil and trees. The literature indicates that soil texture and previous landuse are important determinants of soil carbon content. This paper describes the results of work to assess the current levels of soil carbon and the extent to which they vary with previous landuse and soil texture in the Namoi Catchment Management Authority in North West NSW, Australia. Soil samples were taken at 74 sites for determination of soil carbon concentration and stocks as well as soil texture and landuse in the last 10 years. There was wide variation between sites in soil carbon concentration and stocks which were greatest in those soils which had not been disturbed by cultivation and in soils with higher clay content. Thus, the greatest potential for carbon sequestration is in soils with the lowest carbon concentration, those which have been previously disturbed, and with higher clay content. Maintaining any increased carbon concentration will depend on minimizing disturbance, increased carbon input and minimizing loss of carbon through soil erosion. As these factors all vary significantly on a regional and landscape basis it will be important for land managers to have access to information which allows them to choose the sites at which potential for sequestration of soil carbon is greatest.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».