Modelling soil organic carbon stock change for estimating whole-farm greenhouse gas emissions
Notice bibliographique
Résumé
Modelling soil organic carbon (SOC) stock changes in agroecosystems can be performed with different approaches depending on objectives and available data. Our objective in this paper is to describe a scheme for developing a dynamic SOC algorithm for calculating net greenhouse gas emissions from Canadian farms as a function of management and local conditions. Our approach is flexible and emphasizes ease of use and the integration of available knowledge. Using this approach, we assessed the performance of several SOC models having two or more compartments for some common agroecosystems in Canada. Analysis of long-term data for conventional management practices at different sites (n = 36) in Canada, including recent model applications in the literature on some of those data, indicated that the results obtained with two-compartment models, such as the Introductory Carbon Balance Model (ICBM) and Modified Woodruff Model (MWM), yielded results comparable to those of a multi-compartment model (CENTURY). The analysis also showed that a model such as ICBM need stuning to be applied to management and conditions across Canada. Two-compartment models programmable in a simple spreadsheet format, though they may not supplant more complex models in allapplications, offer advantages of simplicity and transparency in whole-farm analyses of greenhouse gas emissions. Key words: Virtual Farm, soil organic carbon, soil disturbance, C inputs, Introductory Carbon Balance Model (ICBM), CENTURY, Modified Woodruff Model (MWM).
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».