Impact of Sampling Depth on Differences in Soil Carbon Stocks in Long‐Term Agroecosystem Experiments
Notice bibliographique
Résumé
The depth of sampling has recently been highlighted as critical to making accurate measurements of changes in SOC stocks. This paper aimed to determine the effects of land management changes (LMC) on soil organic carbon (SOC) by re‐sampling long‐term agoecosystem experiments (LTAEs) across Canada using identical sampling and laboratory protocols. The impact of sampling depth on the monitoring of LMC‐induced differences in SOC stock in LTAEs in Canada, and the implications on statistical power and sampling design, were assessed. In most cases, four cores would be suitable for detecting a significant difference in SOC stock of 5 Mg ha −1 at 95% confidence for LMCs in western Canada. The impact of eliminating fallow on SOC stocks was typically restricted to the surface 15 cm. The impact of perennial forages on the average cumulative SOC was sufficiently large to be detectable at all sampling depths (to 60 cm). In three of the six LTAEs sampled in western Canada comparing conventional tillage to no‐till, there was a significantly greater SOC storage in the 0‐ to 30‐depth than the 0‐ to 15‐cm depth, suggesting that sampling below 15 cm could be necessary. The same comparisons in eastern Canada suggested that sampling often must exceed the 30‐cm depth to account for any changes in SOC due to moldboard plow tillage. Nonetheless, there was little evidence to suggest that increasing sampling intensity or sampling deeper would improve the ability to detect a difference in SOC stocks for this LMC.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».