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Enregistrement W2042545490 · doi:10.2136/sssaj2009.0366

Cultivation and Reseeding Effects on Soil Organic Matter in the Mixed Prairie

2010· article· en· W2042545490 sur OpenAlexafffundabout
Xiaoyu Wang, Walter D. Willms, Xiying Hao, Mengli Zhao, Guodong Han

Notice bibliographique

RevueSoil Science Society of America Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilAlberta Agricultural Research Institute
Mots-clésAgronomySoil waterMonocultureBouteloua gracilisStipaGrasslandEnvironmental scienceSubsoilPerennial plantRandomized block designOrganic matterBiologySoil scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated how disturbances from cultivation and haying altered the soil organic C (SOC) at two sites: one (Lethbridge) in a Stipa – Agropyron – Bouteloua community (49°7″ N, 112°57″ W) and a second (Onefour) in a more xeric Stipa – Bouteloua community (49°3″ N, 110°27″ W). Seven disturbance treatments were established on previously uncultivated native grassland to assess their effect on SOC 12 or 13 yr after establishment. A randomized complete block design with four replicates was used. Soils were sampled in the fall of 1995, 1997, and 2006 at two increments (0–15 and 15–30 cm) and a third (30–90 cm) was sampled in 2006. The soils were all analyzed for their SOC and, in 2006, also for their light fraction organic C (LF OC) and mineralizable C. Breaking and immediate establishment of perennial grass monocultures had no effect on SOC, LF OC, or mineralizable C. Wheat ( Triticum aestivum L.) cropping (either fallow or continuous) resulted in a 19% loss of SOC after 13 yr. The rate of loss varied from an average of about 1.7 Mg ha −1 yr −1 in the first 4 yr to about 0.32 Mg ha −1 yr −1 in the subsequent 9 yr. These results are consistent with a more rapid loss of SOC in the first decade of cropping virgin soils, a slowing rate of loss, and a new steady state within a few decades.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations13
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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