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Enregistrement W2967497967 · doi:10.1139/cjss-2019-0039

Soil physical and hydraulic properties under different land uses in the black soil region of Northeast China

2019· article· en· W2967497967 sur OpenAlexvenueno aff
Haiqiang Li, Xiaolin Liao, Hansong Zhu, Xiaorong Wei, Mingan Shao

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaChinese Academy of SciencesState Key Laboratory of Soil Erosion and Dryland Farming on the Loess PlateauNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEnvironmental scienceSoil scienceSoil retrogression and degradationPedotransfer functionSoil morphologyHydraulic conductivitySoil biodiversityField capacityBulk densityDryland salinityHydrology (agriculture)Soil typeWater contentSoil waterSoil fertilityGeologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Black soil is inherently productive and fertile but is subject to soil erosion. Understanding the distribution of soil physical and hydraulic properties of the soil profile under various land uses would help reveal the mechanism behind the degradation of black soil. In this study, we investigated the variation in soil physical and hydraulic properties with land uses and soil depths in the black soil area of Northeast China. Disturbed samples and undisturbed soil cores were collected from 0–100 cm soil depths under agricultural land (AL), forestland (FL), and shrub land (SL). Our results showed that the land use and soil depth significantly affected the soil bulk density (BD), field capacity (FC), capillary moisture capacity (CMC), saturated hydraulic conductivity (Ks), and soil water retention curve (θ s and α). Small macroaggregates accounted for most of the soil mass and were significantly higher in FL but lower in AL for the 0–50 cm of the soil samples. The FC, CMC, and Ks decreased, but the BD increased with the soil depth across the three land-use types. In addition, the soil in AL had a higher BD but lower CMC and Ks than the soil in FL and SL for most soil depths. These results indicated that land use can influence the variation in soil physical and hydraulic properties within the 0–100 cm soil depth, and agricultural use is a major reason for soil degradation in this black soil region.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,304
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations51
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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