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Enregistrement W2124130430 · doi:10.1038/srep04460

Chinese Grain for Green Program led to highly increased soil organic carbon levels: A meta-analysis

2014· review· en· W2124130430 sur OpenAlexaff
Xinzhang Song, Changhui Peng, Guomo Zhou, Hong Jiang, Weifeng Wang

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2014
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSoil carbonShrublandEnvironmental scienceGrasslandCarbon fibersWoodlandOrchardAgronomySoil scienceEcosystemSoil waterEcologyBiologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Grain for Green Program (GGP), initiated in 1999, is the largest ecological restoration project in central and western China. Here, for the first time, we performed a meta-analysis and found that the GGP largely increased the soil organic carbon (SOC). The SOC was increased by 48.1%, 25.4%, and 25.5% at soil depths of 0-20 cm, 20-40 cm, and 40-60 cm, respectively. Moreover, this carbon accumulation has significantly increased over time since GGP implementation. The carbon accumulation showed a significantly more active response to the GGP in the top 20 cm of soil than in the deeper soil layers. Conversion of cropland to forest could lead to significantly greater SOC accumulation than would the conversion of cropland to grassland. Conversion from cropland to woodland could lead to greater SOC accumulation than would the conversion to either shrubland or orchard. Our results suggest that the GGP implementation caused SOC to accumulate and that there remains a large potential for further accumulation of carbon in the soil, which will help to mitigate climate change in the near future.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,012
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations213
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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