A spatial approach to soil‐ecological experimentation at landscape scale
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The upscaling of soil‐ecological processes to larger landscape units represents a special challenge to soil ecology. Results from micro‐ or mesocosms cannot easily be transferred to other scales because effects are often scale‐dependent. In this context, field experiments which take into account the heterogeneity of the landscape may be promising. Therefore, we carried out an experiment based on a transect study in the agrolandscape of NE Germany on heterogeneous sandy soil in which the feeding activity of the soil‐organism community was assessed by means of the bait‐lamina test at each of the 101 transect locations. At every 4th position, prior to the measurement the soil biota were stimulated by a treatment consisting of adding easily available C and water to the soil. Our aim was to test whether this kind of spatial approach enables to separate effects induced by treatments from landscape effects. The results showed a highly variable feeding activity along the transect after 4 weeks. Despite this variability, a basic trend could be identified which was related to a landscape factor, i.e. , the relief. On upper‐slope positions, the feeding activity tended to be less in comparison to positions down‐slope. At every 4th position of the transect, the stimulating effect of the substrate and water addition could be clearly detected and quantified with spectral and cross‐spectral analysis. It is concluded that effects of treatments in heterogeneous landscapes may be distinguished from site effects when the signal‐to‐noise ratio is high and soil and treatment effects on the variable of interest are sufficiently different from one another. In a heterogeneous landscape with gradients of site properties, a treatment based on the frequency domain and applied in regular intervals can be distinguished with spectral analysis techniques.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».