Optimizing sampling allocation for detecting management effects on soil CO<sub>2</sub> emissions
Notice bibliographique
Résumé
Measurement of soil CO2 flux is an important tool for detecting management induced changes in soil C. The objective of this study was to analyze sources of variability of a recently published CO2 flux dataset to identify a sampling protocol with optimal allocation of replication, sub-sample and treatment numbers for detecting treatment differences. The dataset comprised daily CO2 flux measurements from a long-term study with treatments of conventional tillage (CT) and no-till (NT) under continuous wheat (CONT) and fallow-wheat rotation (F-W) in a randomized complete block design (RCBD) with four blocks. PROC MIXED in SAS was used to estimate variances. The standard error of the difference (SED) between two treatment means was used as the precision indicator. Although increasing the number of replications effectively reduced SED, sub-sampling also often improved detection of treatment differences because sub-sample variance (σ2δ) was higher than experimental unit variance (σ2ε) on most sampling days. When treatments with small CT vs. NT difference were excluded, degrees of freedom for treatment effects were reduced and both variances were generally increased or unchanged, resulting in increased requirement for sub-sampling. Based on the selected dataset, we produced graphs showing the number of days on which a CT vs. NT difference of 0.3 µmol CO2 m-2 s-1 could be detected at P < 0.10 as a function of replication, sub-sample and treatment numbers. This approach may be used as a guide to optimize sample allocation in similar studies, though site- and experiment-specific factors (e.g., spatial and temporal variability of CO2 flux, size of treatment difference to be detected, the required confidence level) should also be considered. Key words: Carbon dioxide emissions, tillage, variance, wheat
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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 | 0,013 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».