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Enregistrement W2765253996 · doi:10.1139/cjss-2017-0013

Distribution of soil nutrients under and outside tree/shrub canopies on a revegetated loessial slope

2017· article· en· W2765253996 sur OpenAlexvenueno aff
Yufei Yao, Mingan Shao, Yuhua Jia, Tongchuan Li

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesState Key Laboratory of Soil Erosion and Dryland Farming on the Loess PlateauNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNutrientShrubEnvironmental scienceTopsoilAridCanopySoil waterAgronomyHydrology (agriculture)Sampling (signal processing)Soil scienceEcologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies of soil nutrients in revegetated land have often not provided the sampling positions on a scale of individual trees and shrubs, suggesting that nutrients were assumed to not vary substantially at fine scales. This assumption, however, conflicts with the “fertile island” theory for arid and semi-arid areas. We assessed the importance of sampling position on nutrient contents in 0–100 cm soil profiles by examining differences between soils under and outside the canopies of Armeniaca sibirica and Caragana korshinskii on a slope on the Loess Plateau, China. Soil organic carbon, total nitrogen (TN), total phosphorus, ammonium N, and extractable P did not differ significantly under and outside the canopies, except for nitrate N (NO3−-N). The differences between these two canopy positions were significantly larger for C. korshinskii than A. sibirica for TP, significantly larger on upper than middle and lower slope sections for TN and NO3−-N. The NO3−-N content varied with sampling position around individual trees and shrubs, and trail tests about sampling position can be conducted around individual leguminous plants, in flatter areas, and in topsoil.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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