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Enregistrement W2588827342 · doi:10.1080/14735903.2017.1288518

Soil CO <sub>2</sub> emission and carbon budget of a wheat/maize annual double-cropped system in response to tillage and residue management in the North China Plain

2017· article· en· W2588827342 sur OpenAlexaff
Lanfang Wu, Binbin Li, Yue Qin, E. G. Gregorich

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Agricultural Sustainability · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCrop residueAgronomyTillageConventional tillageCropMultiple croppingGrowing seasonSoil carbonNo-till farmingEnvironmental scienceSoil waterResidue (chemistry)Cropping systemBiologySowingSoil fertilityAgricultureSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To investigate the impacts of tillage and crop residue managements on soil CO2 emission and C budget in a wheat (Triticum aestivum L.)/maize (Zea mays L.) double-cropped system in the North China Plain (NCP), a field experiment was conducted consisting of four treatments: tillage with crop residues retention (CT+), tillage with crop residues removal (CT−), no-till with crop residues retention (NT+), and no-till with crop residues removal (NT−). Daily soil CO2 fluxes changed with crop growing stage and peaked during the most vigorous growth of period, fluxes in maize season were higher than those in wheat season. Compared to the tilled soils, cumulative CO2 emissions were significantly lower under no-till treatments. The largest cumulative CO2 emission occurred under CT+ (65 g CO2-C m−2 y−1) and the smallest was under NT+ (39 g CO2-C m−2 y−1). After 5 years of the experiment, soil organic carbon (SOC) sequestration were greater with crop residues retention (CT+ and NT+) than with crop residues removal (CT− and NT−), the maximum SOC stock was in NT+ (5940 g C m−2) while the minimum was in CT− (3635 g C m−2). NT+ could help to mitigate CO2 emission in the annual wheat/maize double-cropping system of the area.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations22
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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