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Enregistrement W3013559259

Distribution spatiale des communautés de vers de terre et leur effet sur les gaz à effet de serre en champs agricoles et en bandes riveraine forestières

2020· article· fr· W3013559259 sur OpenAlexfundaboutno aff
Ashley Cameron

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaCentre SèveUniversité de Sherbrooke
Mots-clésGeographyForestry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis reports the findings from a research project that aimed to determine the effect of earthworms on greenhouse gas (GHG) emissions in forested riparian buffer strips (FRBS). This project had two research questions. Firstly, we wanted to determine how earthworms are distributed in agricultural ecosystems and whether they had a preference for FRBS over adjacent agricultural fields. Secondly, we wanted to determine the effect of earthworms on the emission of the three most prominent GHG (CO2, N2O and CH4) and how the effect of earthworms is affected by soil characteristics, namely, soil origin and soil texture. We expected earthworms to have a preference for FRBS and for them to have a positive effect on GHG emissions.
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\nFor the first research question, we conducted a field survey on agricultural fields with adjacent FRBS in Southern Quebec and Ontario as well as in the Czech Republic. At each site, we quantified earthworm numbers from each functional group (anecic, endogeic and epigeic) and characterized the site by noting the percentage coverage of the different types of vegetation and analysing soil’s physicochemical properties. We found that for Eastern Canada, earthworm numbers, organic matter and soil moisture were all higher in FRBS than in adjacent agricultural fields. However, in Czech Republic, earthworm numbers were higher in agricultural fields than FRBS and there was no significant difference in moisture between agricultural fields and FRBS. This indicated that moisture is an important variable in predicting the distribution of earthworms. Furthermore, we found that earthworm numbers are positively associated with organic matter, pH, clay content and the percent coverage of deciduous trees and negatively associated with sand content and the percent coverage of coniferous trees. Following these results, the next step was to determine what effect earthworms have on GHG emissions.
\n
\nIn order to determine the effect of earthworms on GHG emissions we conducted controlled microcosm experiments. These experiments were conducted using a replicated factorial design comprising of 3 soil origins (deciduous FRBS, coniferous FRBS, agricultural field) x 2 soil textures (field conditions, high clay) x 3 earthworm life habits (anecic, endogeic, no earthworm). Soils originating from FRBS emitted more CO2 than soils from agricultural fields with soils from deciduous stands having higher emissions than soils from coniferous stands. Soils with a higher clay content emitted less CO2 than soils with a lower clay content. Soils with earthworms emitted more CO2 than soils without earthworms, however, this effect diminished with time and was no longer significant after ten weeks. Additionally, soils with earthworms emitted more N2O than soils without earthworms. For CH4, the transformation rates were higher for soils from FRBS than soils from agricultural fields under both anaerobic and aerobic conditions.
\n
\nWith earthworms having an overall positive effect on GHG emissions, FRBS should be designed such that they prevent the establishment of earthworms. Therefore, coniferous trees would be preferable over deciduous trees. Firstly, earthworm numbers were shown to be negatively associated with coniferous tree coverage, and, in the event that earthworms do become established, GHG emissions were shown to be lower from coniferous soils than deciduous stands.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,530
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 GPT0,205
Écart entre enseignants0,191 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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