Multi-site assessment of cultivation-induced soil change using revised landform segmentation procedures
Notice bibliographique
Résumé
The range of soil properties associated with soil taxonomic class results from natural soil formation and soil-changing effects of human activity. My goal was to assess cultivation effects on soil formation and soil organic carbon (SOC) at four cultivated and two native hummocky till sites from the same climatic region of Saskatchewan. A revised landform segmentation procedure was used for comparisons across sites. Neither A horizon thickness nor SOC was related to topographical attributes at the native sites, but both had significant relationships (P = 0.001) with profile curvature (Pearson r= −0.53 and −0.57 for A horizon thickness and SOC, respectively), specific dispersal area (r = −0.40 and −0.54) and plan curvature (r = −0.24 and −0.34) at the cultivated sites. The greatest decreases in A horizon thickness (16 cm) and SOC (56 Mg ha -1 ) at the cultivated sites occurred in divergent shoulder elements, which have high rates of tillage-induced soil loss. Increases in soil thickness (including depth to calcium carbonate) occurred in concave footslope and depressional elements, but in situ losses of SOC outweighed the effects of SOC deposition. Soil thinning caused increases in the proportion of Orthic Regosols and decreases in the proportion of Calcareous Chernozems, but horizonation changes in the dominant Orthic Chernozems were minor. The self-terminating nature of the horizonation changes and improved conservation measures suggest that the future rate of soil change in these landscapes may be lower than in the past. Key words: organic carbon, topography, landscape-scale, erosion, tillage redistribution, digital elevation model, cesium
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».