Soil fertility increases rapidly during the 6–10 yr following conversion of cropland to grassland in China’s Loess Plateau region
Notice bibliographique
Résumé
Change in land use causes changes in soil properties and soil fertility, with long-term effects on ecosystem and crop productivity. This study determined soil fertility along sequential conversion of cropland to grassland in China’s Loess Plateau. Soil samples were collected in 2015 at two sites in the semiarid region, following the conversion of cropland to grassland. Soil particle-size distribution, bulk density, pH, organic carbon (OC), total nitrogen (TN), total phosphorus (TP), available potassium, and available phosphorus were measured in this study. In addition, we analysed the changes of soil OC, TN, and TP, and evaluated soil fertility after the conversion from cropland to grassland. The establishment of grassland significantly increased soil OC, N, and P content, especially in the 0–10 cm soil layer. The highest change in soil OC, N, and P content occurred 6–10 yr after land conversion. The measured soil variables did not change significantly after 10 yr of land conversion. The overall increase in soil fertility after the land conversion was 13% at one site and 26% at the other site. The results suggested that establishing grassland could enhance soil fertility in the semiarid Loess Plateau region of China, and this enhancement is optimal 6–10 yr after the establishment of grassland.
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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 ».