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Enregistrement W2948532326 · doi:10.1038/s41598-019-44921-w

Impacts of changes in vegetation on saturated hydraulic conductivity of soil in subtropical forests

2019· article· en· W2948532326 sur OpenAlexaff
Mingzhuo Hao, Jinchi Zhang, Miaojing Meng, Han Y. H. Chen, Xiaoping Guo, Shenglong Liu, Lixin Ye

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesDoctorate Fellowship Foundation of Nanjing Forestry UniversityPriority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education InstitutionsNanjing Forestry University
Mots-clésEvergreenVegetation (pathology)Soil waterVegetation typeEnvironmental scienceSubtropicsHydraulic conductivitySoil scienceSoil typeHydrology (agriculture)EcologyGeologyGrasslandBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Saturated hydraulic conductivity ( K s ) is one of the most important soil properties that determines water flow behavior in terrestrial ecosystems. However, the K s of forest soils is difficult to predict due to multiple interactions, such as anthropological and geomorphic processes. In this study, we examined the impacts of vegetation type on K s and associated mechanisms. We found that K s differed with vegetation type and soil depth, and the impact of vegetation type on K s was dependent on soil depth. K s did not differ among vegetation types at soil depths of 0–10 and 20–30 cm, but was significantly lower in managed forest types (mixed evergreen broad-leaved and coniferous forests, bamboo forests, and tea gardens) than native evergreen broadleaf forests at a depth of 10–20 cm. Boosted regression tree analysis indicated that total porosity, non-capillary porosity, and macro water-stable aggregates were the primary factors that influenced K s . Our results suggested that vegetation type was a key factor that influences hydraulic properties in subtropical forest soils through the alteration of soil properties, such as porosity and macro water-stable aggregates.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations65
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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