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Enregistrement W2372172220

Effects of forest restoration types on soil quality in red soil eroded region, Southern China

2004· article· en· W2372172220 sur OpenAlexaff
Hua Zheng, Zhiyun Ouyang, Xiaoke Wang, Miao Hong, Tongqian Zhao, Peng Tingbai

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueForest, Soil, and Plant Ecology in China
Établissements canadiensCAE (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRed soilEnvironmental scienceSoil qualitySoil retrogression and degradationVegetation (pathology)AgroforestrySlash (logging)Forest restorationRestoration ecologyDisturbance (geology)FirewoodForest ecologyForestryEcosystemGeographyEcologySoil waterSoil science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Land degradation and restoration is one of the greatest challenges in subtropical hilly regions. In Southern China, the area of hilly red soil region accounts for 2.0×10~6 km~2. During recent decades, as a result of increasing demand for firewood, timber and food——human disturbance has destroyed vegetation in the region. Due to the vegetation destruction, the region was given the name, “red desert”. As a result, restoring vegetation and improving soil quality became urgent affairs of the region. It is very important to explore the effects of forest restoration types on soil quality for the restoration and management of such degraded ecosystems. In this study, four typical forest restoration types in the hilly red soil region were selected at the Ecological Benefit Monitoring Station of the Yangtze River Protection Forest——the hilly red soil region of Southern Hunan Province, which is located in the small valley of Changchong Village, Langlong Country, Hengyang County of Hunan Province. The four types are natural secondary forest, tea-oil camellia plantation, Chinese fir plantation, slash pine plantation, and the control which was frequently disturbed. The paper reports on the responses of the soil's physical, chemical and biological properties to the four forest restoration types. From the results of this study, a soil quality index that integrated 13 soil quality indicators was calculated. In addition, the relationships between the soil's physico-chemical and biological indicators were analyzed. Results showed that: different forest restoration types lead to significant differences in the soil's physico-chemical and biological properties. The soil quality of selected plots was ranked as follows: 1) natural secondary forest 2) tea-oil camellia plantation 3) Chinese fir plantation 4) slash pine plantation 5) control. The indices of soil quality for the natural secondary forest, tea-oil camellia plantation, Chinese fir plantation, slash pine plantation, and control were 0.95, 0.68, 0.55, 0.36 and 0.04, respectively. The control possessed the lowest soil quality. The soil quality under the natural secondary forest was the highest among four forest restoration approaches. Natural restoration was an effective approach to improving soil quality at the early stage of restoring. The factors influencing the soil quality of plantations and the control were inappropriate artificial tending, lower litter fall production and quality, lower microbial structure and function, and nutrients loss. The findings indicate that among the 13 soil quality indicators, microbial biomass carbon, substrate richness index and Shannon's diversity index significantly correlated with other 9, 10, 9 indicators respectively. For selecting the soil quality indicator, the microbial biomass carbon combined with microbial function diversity was the better indicator for reflecting soil biological activity and soil quality.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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