Grazing improves C and N cycling in the Northern Great Plains: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Grazing potentially alters grassland ecosystem carbon (C) and nitrogen (N) storage and cycles, however, the overall direction and magnitude of such alterations are poorly understood on the Northern Great Plains (NGP). By synthesizing data from multiple studies on grazed NGP ecosystems, we quantified the response of 30 variables to C and N pools and fluxes to grazing using a comprehensive meta-analysis method. Results showed that grazing enhanced soil C (5.2 ± 4.6% relative) and N (11.3 ± 9.1%) pools in the top layer, stimulated litter decomposition (26.8 ± 18.4%) and soil N mineralization (22.3 ± 18.4%) and enhanced soil NH4(+) (51.5 ± 42.9%) and NO3(-) (47.5 ± 20.7%) concentrations. Our results indicate that the NGP grasslands have sequestered C and N in the past 70 to 80 years, recovering C and N lost during a period of widespread grassland deterioration that occurred in the first half of the 20(th) century. Sustainable grazing management employed after this deterioration has acted as a critical factor for C and N amelioration of degraded NGP grasslands and about 5.84 Mg C ha(-1) CO2-equivalent of anthropogenic CO2 emissions has been offset by these grassland soils.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».