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Enregistrement W2609151187 · doi:10.2489/jswc.72.3.191

Modeling soil organic carbon in corn ( <i>Zea mays</i> L.)-based systems in Ohio under climate change

2017· article· en· W2609151187 sur OpenAlexaboutno aff
Ellen D.v.L. Maas, Rattan Lal, K. Coleman, Abelardo Antônio de Assunção Montenegro, Warren A. Dick

Notice bibliographique

RevueJournal of Soil and Water Conservation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureOhio State UniversityGarden Club of AmericaU.S. Department of Agriculture
Mots-clésEnvironmental scienceSoil carbonTopsoilSoil waterClimate changeSoil qualityLand managementAgricultureLand useLand use, land-use change and forestrySoil managementGreenhouse gasAgronomySoil scienceGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil organic carbon (SOC) is a key indicator of soil quality. Knowledge of the effects of land management and climate change on SOC stocks is of vital importance in creating future sustainable land use systems. This study presents both the promise and current challenges of modeling SOC in mineral soils under climate change. Soils data from two long-term agricultural research sites in Ohio under no-till (NT) and plow-till (PT) management, the RothC soil C model, and climate data from the Canadian Regional Climate Model were used to project future SOC content in agricultural soils using low-emissions (LE) and high-emissions (HE) climate change scenarios. It was hypothesized that from 2015 to 2070, SOC levels in soils under NT management in Ohio will show increasing trends under the LE scenario, decreasing trends in NT under the HE scenario, and decreasing trends in PT under both scenarios, with lower levels of SOC for both treatments under the HE scenario. The results of this study projected total SOC content in the topsoil layers (0 to 25 cm [0 to 10 in] at Wooster and 0 to 23 cm [0 to 9 in] at Hoytville) to decrease at all sites and under all management and climate projections, with the exception of NT at Wooster and Hoytville and PT at Wooster under the LE scenario. Starting at 32.4 Mg C ha<sup>−1</sup> (14.5 tn C ac<sup>−1</sup>) in 1962 at Wooster, by 2070, soil under NT management is projected to have 45.4 and 32.1 Mg C ha<sup>−1</sup> (20.3 and 14.3 tn C ac<sup>−1</sup>) for LE and HE scenarios, respectively, while PT management starting at 31.5 Mg C ha<sup>−1</sup> (14.1 tn C ac<sup>−1</sup>) would have 29.4 and 21 Mg C ha<sup>−1</sup> (13.1 and 9.4 tn C ac<sup>−1</sup>) for LE and HE scenarios, respectively. Starting at 65.2 Mg C ha<sup>−1</sup> (29.1 tn C ac<sup>−1</sup>) in 1963 at Hoytville, by 2070, soil under NT management would have 65.9 and 51 Mg C ha<sup>−1</sup> (29.4 and 22.8 tn C ac<sup>−1</sup>) for LE and HE scenarios, respectively, and PT starting at 63.5 Mg C ha<sup>−1</sup> (28.3 tn C ac<sup>−1</sup>) would have 36.9 and 28.7 Mg C ha<sup>−1</sup> (16.5 and 12.8 tn C ac<sup>−1</sup>) for LE and HE scenarios, respectively.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil0,899

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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