MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2786495144 · doi:10.3390/land7010011

Effect of Land Use Change on Soil Carbon Storage over the Last 40 Years in the Shi Yang River Basin, China

2018· article· en· W2786495144 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueLand · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEnvironmental scienceWoodlandSoil carbonGrasslandAridLand useLand use, land-use change and forestryClimate changeProductivityCarbon sequestrationAgroforestryCarbon cycleCarbon fibersHydrology (agriculture)Soil waterAgronomyEcosystemSoil scienceCarbon dioxideEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accounting for one quarter of China’s land area, the endorheic Shiyang River basin is a vast semi-arid to arid region in China’s northwest. Exploring the impact of changes in land use on this arid area’s carbon budget under global warming is a key component to global climate change research. Variation in the region’s soil carbon storage due to land use changes occurring between 1973 and 2012 was estimated. The results show that land use change has a significant impact on the soil carbon budget, with soil carbon storage having decreased by 3.89 Tg between 1973 and 2012. Grassland stored the greatest amount of soil carbon (114.34 Mg ha−1), whereas considerably lower carbon storage occurred in woodland (58.53 Mg ha−1), cropland (26.75 Mg ha−1) and unused land (13.47 Mg ha−1). Grasslands transformed into cropland, and woodlands degraded into grassland have substantially reduced soil carbon storage, suggesting that measures should be adopted to reverse this trend to improve soil productivity.

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.

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)0,000
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,205 · 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