MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2978218394 · doi:10.29173/aar52

Can the Adaptive Multi-Paddock Grazing System Increase Carbon Sequestration in Alberta's Grassland Soils?

2019· article· en· W2978218394 sur OpenAlexaffvenueabout
Sarah Breitkreuz, Laio Silva Sobrinho, Leah Stachniak, Scott X. Chang

Notice bibliographique

RevueAlberta Academic Review · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrazingGrasslandEnvironmental scienceConservation grazingCarbon sequestrationSoil carbonEcosystemAgroforestryEcosystem servicesEcologySoil waterSoil scienceBiologyCarbon dioxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural grasslands cover around 40% of the Earth’s surface and play an important role as a source of ecological goods and services. By sequestering around 30% of terrestrial global carbon, grasslands play a critical part in the alleviation of climate change. Despite their ecological significance, grasslands have been reduced to a fraction of their original extent. In Canada, up to 70% of grasslands have been destroyed, making it the most endangered ecosystem in North America. What remains is often intensely grazed and a diverse ecosystem of wild animals is replaced by domestic livestock. The continuous application of poor grazing management by ranchers is one of the main causes for the depletion of natural grasslands, resulting in the release of stored soil carbon back into the atmosphere. Fortunately, 60-70% of the depleted carbon can be re-sequestered through the adoption of improved grazing management, thus improving grassland ecosystems. The Adaptive Multi-Paddock (AMP) grazing system is an example of improved grazing management. AMP grazing is a system in which livestock is frequently rotated between multiple fenced paddocks. Compared to conventional grazing practices (Non-AMP), the AMP system is a favorable solution which can improve carbon sequestration in world wide grasslands soils– and in turn, contribute to the mitigation of climate change. By regenerating grassland ecosystems, AMP grazing could potentially aid in creating a more sustainable, resilient agroecosystem. Our goal is to study the effect of AMP grazing on soil organic carbon (SOC) sequestration in Canadian grasslands. First, we collected soil cores from 30 study sites located throughout the grassland ecoregions in Canada. Each site consisted of a pair of ranches: one AMP and one Non-AMP. Second, we analyzed the soil cores for total carbon using an elemental analyzer. There does not seem to be any substantial difference in total carbon between AMP and Non-AMP systems, however we have yet to differentiate between soil organic carbon and soil inorganic carbon. Once we distinguish the two variables we will be able to confirm the effectiveness of the AMP grazing system in increasing carbon sequestration in Canadian grasslands. Literature Cited: Derner, J. D., & Schuman, G. E. (2007). Carbon sequestration and rangelands: a synthesis of land management and precipitation effects. Journal of soil and water conservation, 62(2), 77-85. Gauthier, D. A., & Wiken, E. B. (2003). Monitoring the conservation of grassland habitats, Prairie Ecozone, Canada. Environmental Monitoring and Assessment, 88(1-3), 343-364. Samson, F., & Knopf, F. (1994). Roundtable: prairie conservation in North America. BioScience, 44(6), 418-421 Kraus, D. (2016). Why Canada’s Prairies are the World’s Most Endangered Ecosystem. Retrieved from: http://www.natureconservancy.ca/en/blog/archive/grasslands-the-most.html#.XUnsE-hKi70 Lal, R. (2002). Soil carbon dynamics in cropland and rangeland. Environmental pollution, 116(3), 353-362 Teague, W. R. (2018). Forages and pastures symposium: Cover crops in livestock production: Whole-system approach: Managing grazing to restore soil health and farm livelihoods. Journal of animal science, 96(4), 1519-1530.

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)0,001
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 enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,892

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlberta Academic ReviewMême sujetSoil Carbon and Nitrogen DynamicsTravaux en français237 207