Influence of carbon inputs on soil respiration in a<i>Platycladus orientalis</i>plantation in mountainous Beijing
Notice bibliographique
Résumé
To understand carbon source characteristics of soil respiration, a trench method was used to control carbon inputs (control treatment: CK, no litter treatment: NL, no root treatment: NR, and no litter and no root treatment: NLNR) in a Platycladus orientalis (L.) Franco plantation, so that soil respiration, temperatures and moisture content could be analyzed. Results indicate that different carbon inputs created no significant variance in soil temperatures and moisture content (P>0.05), whereas soil respiration was significantly influenced (P<0.01). During the measurement period, mean soil respiration of CK, NL, NR and NLNR were 3.69, 1.41, 3.11, and 1.99 µmol/m2/s, respectively. Soil respiration was reduced by 36.28 ±5.79%, 15.25 ±2.62% and 25.53 ±4.95% in the NL, NR and NLNR treatments, respectively. The proportions of mineral soil, litter and root respirations were 40.95%, 46.91% and 12.14%, respectively. Different carbon inputs caused no significant R2 variance in the temperature index model or in the temperature-water combined model. These results provide guidelines for investigating Platycladus orientalis ecosystem carbon emissions, as well as carbon input and output balance, and the role of soil respiration in the carbon cycle.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».