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Enregistrement W2946968155 · doi:10.3390/ijerph16111908

Temporal Variation of Earthworm Impacts on Soil Organic Carbon under Different Tillage Systems

2019· article· en· W2946968155 sur OpenAlexaff
Yafei Guo, Xiaoping Zhang, Yan Zhang, Donghui Wu, Neil B. McLaughlin, Shixiu Zhang, Xuewen Chen, Shuxia Jia, Aizhen Liang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesYouth Innovation Promotion Association of the Chinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEarthwormSoil carbonMineralization (soil science)TillageResidue (chemistry)ChemistryAgronomyEnvironmental chemistryCrop residueIncubationEnvironmental scienceSoil waterSoil scienceEcologyBiologyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research has shown the varied effect of earthworms on soil carbon dynamics. We carried out a 180-day incubation experiment with earthworms and maize residue additions under conventional tillage (CT) and no tillage (NT) system conditions to quantify the earthworm effect in the black soil of northeastern China. Earthworms did not affect soil CO2 emissions, while residue addition significantly increased such emissions. The effects of earthworms on dissolved organic carbon (DOC) and microbial biomass carbon (MBC) gradually weakened with time in CT with and without residue addition, but gradually increased with time in NT with residue addition. In the CT system, earthworms accelerated the soil organic carbon (SOC) mineralization; and the newly added residue decomposed into SOC. In the NT system, earthworms accelerated the decomposition of native residues increasing the SOC content; this increase in decomposition rates by earthworms was greater than the inhibitory effect imposed by the addition of the new residue. Earthworms and residues combine to play a single role in CT and NT. This result will help in the understanding of the role of earthworms and residue in SOC dynamics, and in the development of management strategies to improve SOC.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,254 · 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'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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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