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Enregistrement W2787051161 · doi:10.1139/cjss-2017-0078

Spatiotemporal characteristics and temporal stability of soil water in an alpine meadow on the northern Tibetan Plateau

2018· article· en· W2787051161 sur OpenAlexvenueno aff
Xuchao Zhu, Mingan Shao, Yin Liang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Moisture and Remote Sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKey Technologies Research and Development ProgramNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPlateau (mathematics)Physical geographyEnvironmental scienceStability (learning theory)Hydrology (agriculture)Soil scienceGeologyGeographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The spatiotemporal characteristics of soil water content (SWC) have a significant influence on vegetation degradation and growth in alpine meadow ecosystems. The spatiotemporal variability and temporal stability (TS) of SWC, however, have rarely been studied on the northern Tibetan Plateau owing to the rugged and hostile sampling environment. The objective of this study was to analyze the spatiotemporal variability and the TS of SWC in various layers of the soil, to a depth of 50 cm in a 33.5 hm2 plot, with the data obtained from 113 measuring locations collected on 22 sampling occasions during the growing seasons of 2015 and 2016. The SWC was moderately variable both in time (two consecutive growing seasons) and horizontal space (plot). The variabilities, however, did not vary consistently with increasing depth for the various dominant influencing factors. The SWC in the undeveloped, shallow, and stony alpine meadow soil was temporally stable; TS did not depend on depth due to disturbances by grass roots and stones. The best representative location of TS at each depth could be determined, and all accurately estimated the field mean SWC. Vegetation coverage, soil organic carbon, gravel and stone contents, and saturated hydraulic conductivity were the main factors influencing TS. This study provides useful information for the management of alpine meadows and provides an effective method for studying SWC at a hectometre scale on the Tibetan Plateau.

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 enseignants0,775
Score d'incertitude au seuil0,902

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 technologies0,0000,002
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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