Effect of manipulating animal stocking rate on the carbon storage capacity in a degraded desert steppe
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Managing the stocking rate is considered one of the most important practices influencing carbon storage on rangeland. The effects of four stocking rates consisting of a non‐grazed control (CK), light (0.15 sheep ha −1 month −1 ), moderate (0.30 sheep ha −1 month −1 ) and heavy (0.45 sheep ha −1 month −1 ) were evaluated for impacts on carbon storage taking place on the Desert Steppe of Inner Mongolia, China. Carbon storage was measure in aboveground vegetation, roots and soil in August of 2009, 2011 and 2013. Both aboveground biomass (AGB) and below‐ground biomass (BGB) increased significantly as stocking rate decreased. Stocking rate also had a significant effect on both the aboveground and below‐ground carbon storage in plant biomass, but had no effect on the soil carbon. Compared to the heavy stocking rate typically practiced by local herders, lower stocking rates increased the total above‐ and below‐ground biomass carbon storage by ≥ 7%. Over the 3 year study, compared to the moderate stocking rate, the rate of carbon sequestration with a light stocking rate was 0.7 Mg C ha −1 year −1 . Thus, reducing stocking rate has the potential to increase C sequestration and storage, as well as maintaining animal numbers at a more sustainable level suitable for the Desert Steppe ecosystem.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».