A simple model for quantifying change in soil organic C as influenced by tillage and crop rotations on the Canadian prairies
Notice bibliographique
Résumé
Simulation models are required for quantifying the impact of crop rotations and tillage on soil organic C dynamics, and for aggregating C sequestration over a relatively large area. However, most current models of soil organic C have been built based on kinetically defined discrete pools with different turnover times. Those pools of soil organic C only exist conceptually. They have not been determined experimentally, thus validation of kinetic models describing soil organic C turnover is usually difficult or not independent from actual measurements. Thus, there is a need to develop a simulation model that can be easily validated and used for estimating future projection of C sequestration under specified management practices. A simple model has been developed to quantify the impact of crop rotations and tillage on soil organic C and validated using long-term field experiments conducted on the Canadian prairies. This simple model required a few input parameters and accurately predicted the change of soil organic C with a relative error of 5% or better. Crop rotation in cereal-dominant cropping systems, affected the amount of soil organic C due to differences in the amount of crop residue inputs. Clay content of soil played a vital role in determining the soil organic C sequestered under conservation tillage compared to tilled systems. This study also showed that the rate constant of soil organic C turnover was about the same for all systems in the drier region of the Canadian prairies, regardless of soil texture and the cropping system.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».