Estimating Forest Soil Carbon and Nitrogen Stocks with Double Sampling for Stratification
Notice bibliographique
Résumé
Precise and accurate estimation of C and N in forest soils is important for monitoring long‐term site productivity and C stock changes. Obtaining such estimates remains a major challenge, however, especially because of high natural variability in the forest floor. Although most researchers have used simple random sampling (SRS) for within‐plot soil sampling, double sampling for stratification (DSS) can be used to decrease costs, increase precision, and increase power. Estimates of C and N stocks based on DSS were compared with those estimated by SRS in the humus forms of Douglas‐fir [ Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco] stands in the Cascade Mountains of Oregon. Generally, DSS was 1.34 to 5.11 times more efficient than SRS for total C, and 1.07 to 2.00 for total N. Coefficients of variation estimated from DSS were about one‐half of those estimated by SRS and reported elsewhere in the literature. The cost for sampling using DSS was one‐third to one‐half of that for SRS, depending on the number of strata used. Costs were reduced because fewer samples were required using DSS to provide the same precision as SRS. The DSS design was more powerful than SRS and could detect smaller changes than SRS with the same number of samples. Results suggested that the most efficient design for total C would use two strata where samples were allocated proportional to variance rather than proportional to area. Overall, large gains in efficiency can be realized with a more complex within‐plot sampling design, i.e., DSS, compared with SRS.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».