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Enregistrement W2067978462 · doi:10.4141/s03-009

Influence of agricultural management on soil organic carbon: A compendium and assessment of Canadian studies

2003· article· en· W2067978462 sur OpenAlexvenueaboutno aff
A.J. VandenBygaart, E. G. Gregorich, Denis A. Angers

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil carbonTillageEnvironmental sciencePloughAgricultureKyoto ProtocolCrop rotationCarbon sequestrationGreenhouse gasAgronomyStock (firearms)AgroforestryLand useLand use, land-use change and forestrySoil waterForestryGeographyCropSoil scienceCarbon dioxideEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To fulfill commitments under the Kyoto Protocol, Canada is required to provide verifiable estimates and uncertainties for soil organic carbon (SOC) stocks, and for changes in those stocks over time. Estimates and uncertainties for agricultural soils can be derived from long-term studies that have measured differences in SOC between different management practices. We compiled published data from long-term studies in Canada to assess the effect of agricultural management on SOC. A total of 62 studies were compiled, in which the difference in SOC was determined for conversion from native land to cropland, and for different tillage, crop rotation and fertilizer management practices. There was a loss of 24 ± 6% of the SOC after native land was converted to agricultural land. No-till (NT) increased the storage of SOC in western Canada by 2.9 ± 1.3 Mg ha-1; however, in eastern Canada conversion to NT did not increase SOC. In general, the potential to store SOC when NT was adopted decreased with increasing background levels of SOC. Using no-tillage, reducing summer fallow, including hay in rotation with wheat (Triticum aestivum L.), plowing green manures into the soil, and applying N and organic fertilizers were the practices that tended to show the most consistent in creases in SOC storage. By relating treatment SOC levels to those in the control treatments, SOC stock change factors and their levels of uncertainty were derived for use in empirical models, such as the United Nations Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). Guidelines model for C stock changes. However, we must be careful when attempting to extrapolate research plot data to farmers’ fields since the history of soil and crop management has a significant influence on existing and future SOC stocks. Key words: C sequestration, tillage, crop rotations, fertilizer, cropping intensity, Canada

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0350,059
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,213 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations366
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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