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Enregistrement W2070176858 · doi:10.1139/x05-045

Soil carbon stocks, mineralization rates, and CO<sub>2</sub> effluxes under 10 tree species on contrasting soil types

2005· article· en· W2070176858 sur OpenAlexvenueno aff
Pernille Ladegaard-Pedersen, Bo Elberling, Lars Vesterdal

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil waterEnvironmental scienceSoil carbonSoil fertilityAfforestationAgronomyNutrientForest floorSoil pHSoil typeLoamMineralization (soil science)Soil classificationEcologySoil scienceAgroforestryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Afforestation can increase soil organic carbon (SOC) storage, but the selection of tree species may be critical. This study explored soil CO2 production and effluxes in relation to SOC contents in temperate forests. Sites included even-aged (38 years) first generation stands of eight coniferous and two deciduous species planted at three sites along a gradient in soil fertility. SOC stocks (forest floor + mineral soil 0–50 cm) differed significantly between tree species, but soil type influenced SOC stocks the most. SOC stocks were significantly higher for stands on low-fertility sandy soils (141 ± 31 Mg C·ha–1) than stands on fertile loamy soils (62 ± 14 Mg C·ha–1). Soil CO2 effluxes were measured on two occasions in 2002 and varied between 18.7 and 36.3 kg C·ha–1·day–1. Variability within temperature-adjusted fluxes was not clearly related to tree species or soil type. Potential CO2 production rates in a laboratory incubation experiment (reported as CO2 produced per unit soil C) were mainly affected by site and were two times higher for soils from the nutrient-rich site compared with the most nutrient-poor site. Thus, the combined effect of contrasting CO2 production rates and stocks of soil C may explain the similar CO2 effluxes measured in the field. Results suggest that selection of soil type and tree species are important for SOC sequestration in future afforestation projects.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations73
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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