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Enregistrement W1991263622 · doi:10.2136/sssaj2004.1394

Persistence of Soil Organic Carbon after Plowing a Long‐Term No‐Till Field in Southern Ontario, Canada

2004· article· en· W1991263622 sur OpenAlexafffundabout
A.J. VandenBygaart, B. D. Kay

Notice bibliographique

RevueSoil Science Society of America Journal · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of GuelphAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésTillageLoamPloughSoil carbonEnvironmental scienceSoil scienceSoil waterNo-till farmingAgronomySoil fertility

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is abundant evidence that minimizing soil disturbance reduces mineralization of organic matter and can result in larger storage of soil organic carbon (SOC) relative to conventional tillage. However, little is known about the persistence of SOC when no‐till lands are plowed periodically. This study set out to determine the change in SOC when a long‐term (22 yr) no‐till field in southern Ontario, Canada, was plowed once. Four plots were located within three textural classes [sandy loam (SL), sandy clay loam (SCL), and silty clay loam (SiCL)] within two hydrologic conditions (well‐ and poorly drained) in the field. The plots were sampled before and three times after (3 d, 7 mo, and 18 mo) the no‐till field was moldboard plowed. The single tillage event homogenized the SOC through the profile and reduced the stratification. When calculated on an equivalent mass basis beyond the plow depth, there was no significant change in SOC 18 mo after plowing the SCL, SiCL, and SL high SOC plots. However, in the SL plot with low SOC, there was a loss of about 3 Mg SOC ha −1 after 18 mo, and the loss occurred primarily between the 15‐ and 30‐cm depths in the profile. The loss may have accounted for as much as two‐thirds of the SOC gained from no‐tillage. This study also emphasized the need for additional care to account for changes in bulk density when comparing the quantity of soil constituents, such as SOC, after plowing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations79
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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