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Enregistrement W2978348751 · doi:10.3390/f10100883

Intensive Management Increases Phytolith-Occluded Carbon Sequestration in Moso Bamboo Plantations in Subtropical China

2019· article· en· W2978348751 sur OpenAlexaff
Chengpeng Huang, Yongchun Li, Jiasen Wu, Zhangting Huang, Scott X. Chang, Peikun Jiang

Notice bibliographique

RevueForests · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSilicon Effects in Agriculture
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCarbon sequestrationUnderstoryBambooBiologyEcologyCanopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plantation management practices could markedly change the sequestration of phytolith-occluded carbon (PhytOC) in plants and soils. However, for Moso bamboo (Phyllostachys pubescens) plantations, the effect of intensive plantation management (including fertilization, tillage, and removal of understory vegetation) on the accretion rate of PhytOC in the soil-plant system is much less understood than extensive management (without fertilization, tillage, and removal of understory vegetation). The objectives of this study were to investigate the effect of intensive and extensive management practices on the production, accumulation, and runoff of PhytOC and their distribution in physical fractions in Moso bamboo plantations. Our results showed that intensive management (1) increased PhytOC production mainly due to increased forest productivity; (2) increased PhytOC storage in the heavy fraction but decreased its storage in the light fraction of organic matter, resulting in the lack of effect on soil PhytOC storage; (3) increased the rate of dissolution of phytolith and the loss of PhytOC in runoff; and (4) promoted PhytOC sequestration in the soil-plant system, mostly in the plants, due to the greater rate of PhytOC production than the rate of loss. We conclude that intensive bamboo plantation management practices are beneficial to increasing long-term PhytOC sequestration in the soil-plant system.

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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,983

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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