Predicting Soil Properties from Organic Matter Content following Mechanical Site Preparation of Forest Soils
Notice bibliographique
Résumé
The difficulties of sampling forest soils and their high spatial variability make estimation of soil physical properties following forest operations laborious. To develop prediction tools, soils were sampled from two sites located in the boreal forest of northern Québec, Canada. Soil organic matter (OM) content was found to be closely related to bulk density ( D b ) and porosity after clearcutting and mechanical site preparation (MSP) on these sites. Reasonably good estimates of D b , with an average error of 18 to 20%, can be made from the easily measurable OM concentration and the logarithmic relationships ( R 2 = 0.731 and 0.847, respectively for the Alma and Chibougamau sites) developed in this study. The organic density approach, recently developed for forest soils in New England, was found to be less precise ( R 2 = 0.637) than the logarithmic relationships following soil disturbance. For the two sandy till soils in northern Québec, the equation based on this concept best fit the data with a pure OM bulk density ( D bo ) of 0.159 Mg m −3 and a pure mineral matter bulk density ( D bm ) of 1.561 Mg m −3 The equations presented in this study also explain between 60 and 70% of the variation in porosity and C/N ratio from OM concentration, with prediction errors of 13 and 24%, respectively. In spite of soil surface disturbance associated with MSP, the easily measurable OM concentration can be used to predict D b , porosity, and C/N ratio.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».