Field case studies of soil organic matter sequestration in Lithuania and the UK
Notice bibliographique
Résumé
Investigations have assessed the environmental benefi ts of soil organic matter (SOM) storage at two long-term European experimental research sites: (i) SOM data from a soil conservation (set-aside) site in the UK and (ii) SOM data from a carbon sequestration benchmarking site in Lithuania. The fi rst case study (Hilton, UK) illustrates the environmental benefi ts of changes in SOM content before and after the adoption of set-aside, a recognized soil conservation technique. Ten run-off plots (7–15 ° gradients) were put to ley in 1991. Run-off and erosion rates decreased to tolerable levels once ~30 % vegetation cover had established and remained low (mean of 69 plot years 0.21 t ha–1 year–1, SD 0.14). Meanwhile, SOM content increased consistently and signifi cantly on the set-aside plots (mean of 2.22 % by weight in 14 years) and soil erodibility signifi cantly decreased. Results suggest using grass-leys for set-aside is a viable soil conservation technique, which may also contribute to carbon sequestration. The second case study (Kaltinenai, Lithuania) addresses the issue of comparing international SOM databases to assist carbon modelling and carbon sequestration estimates. Five analytical approaches have been used to calculate SOM. Linear correlation and paired regression equations were used to calculate the various techniques. Correlation coeffi cients varied between r = 0.83–0.98 (n = 92, P<0.001). Based on the strength and signifi cance of these relationships, it is proposed that simple linear or more complex
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».