Organic carbon, organic matter and bulk density relationships in boreal forest soils
Notice bibliographique
Résumé
Relationships between soil organic carbon (SOC), organic matter (SOM), and bulk density (BD) were established in acidic loamy to sandy loam fine fractions of forest soils in Quebec (Canada). The interest of such relationships rests with the possibility of using simple and rapid techniques to estimate SOC and BD. It is also a crucial step in establishing the correspondence among several databases when SOC data are obtained using different measurement techniques. In this study, SOC was measuredby dry combustion (SOCNDC) and wet digestion (SOCWD) methods, and organic matter by loss-on-ignition (LOI). Our results suggest that, in these soils: (1) LOI can be used for estimating SOC (r2 = 0.95, RMSEP = 16%) and SOCDC/SOM significantly decreased with increasing depth from 0.49 to 0.27; (2) SOCDC and SOCWD were highly correlated. Even if SOCWD provided near complete recovery of SOCDC, dry combustion remains the preferred method for SOC analysis since recovery decreased with increasing depth from 100 to 83%. (3) BD was also strongly related to SOM(r2 = 0.81). We recommend using the organic density approach to estimate BD from SOM because it allows BD to be predicted without significant bias and with a degree of accuracy of 14%. Key words: Forest soils, soil organic carbon, soil organic matter, soil bulk density
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».