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Enregistrement W2809131341 · doi:10.3390/f9060369

Enrichment Planting and Soil Amendments Enhance Carbon Sequestration and Reduce Greenhouse Gas Emissions in Agroforestry Systems: A Review

2018· review· en· W2809131341 sur OpenAlexafffund
Bharat M. Shrestha, Scott X. Chang, Edward W. Bork, Cameron N. Carlyle

Notice bibliographique

RevueForests · 2018
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgroforestry and silvopastoral systems
Établissements canadiensAlberta Ministry of Agriculture and ForestryUniversity of AlbertaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésBiocharCarbon sequestrationGreenhouse gasEnvironmental scienceManureSoil carbonBiomass (ecology)Slash-and-charAgroforestryCompostAgronomySoil waterSoil organic matterWaste managementCarbon dioxideChemistryPyrolysisEngineeringSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agroforestry practices that intentionally integrate trees with crops and/or livestock in an agricultural production system could enhance carbon (C) sequestration and reduce greenhouse gas (GHG) emissions from terrestrial ecosystems, thereby mitigating global climate change. Beneficial management practices such as enrichment planting and the application of soil amendments can affect C sequestration and GHG emissions in agroforestry systems; however, such effects are not well understood. A literature review was conducted to synthesize information on the prospects for enhancing C sequestration and reducing GHG emissions through enrichment (i.e., in-fill) tree planting, a common practice in improving stand density within existing forests, and the application of organic amendments to soils. Our review indicates that in agroforests only a few studies have examined the effect of enrichment planting, which has been reported to increase C storage in plant biomass. The effect of adding organic amendments such as biochar, compost and manure to soil on enhancing C sequestration and reducing GHG emissions is well documented, but primarily in conventional crop production systems. Within croplands, application of biochar derived from various feedstocks, has been shown to increase soil organic C content, reduce CO2 and N2O emissions, and increase CH4 uptake, as compared to no application of biochar. Depending on the feedstock used to produce biochar, biochar application can reduce N2O emission by 3% to 84% as compared to no addition of biochars. On the other hand, application of compost emits less CO2 and N2O as compared to the application of manure, while the application of pelleted manure leads to more N2O emission compared to the application of raw manure. In summary, enrichment planting and application of organic soil amendments such as compost and biochar will be better options than the application of raw manure for enhancing C sequestration and reducing GHG emissions. However, there is a shortage of data to support these practices in the field, and thus further research on the effect of these two areas of management intervention on C cycling will be imperative to developing best management practices to enhance C sequestration and minimize GHG emissions from agroforestry systems.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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