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Enregistrement W3015945573 · doi:10.1016/j.foreco.2020.118127

Tamm Review: Influence of forest management activities on soil organic carbon stocks: A knowledge synthesis

2020· article· en· W3015945573 sur OpenAlexaff
Mathias Mayer, Cindy E. Prescott, Wafa E. Abaker, Laurent Augusto, Lauric Cécillon, Gabriel William Dias Ferreira, Jason James, Robert Jandl, Klaus Katzensteiner, Jean‐Paul Laclau, Jérôme Laganière, Yann Nouvellon, David Paré, John A. Stanturf, Elena Vanguelova, Lars Vesterdal

Notice bibliographique

RevueForest Ecology and Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesInstitut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'EnvironnementMinistère de l'Agriculture et de l'Alimentation
Mots-clésEnvironmental scienceForest floorAgroforestrySoil carbonAfforestationReforestationSoil biodiversitySoil waterAgronomySecondary forestForest ecologyEcosystemForest managementSoil organic matterEcologySoil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Almost half of the total organic carbon (C) in terrestrial ecosystems is stored in forest soils. By altering rates of input or release of C from soils, forest management activities can influence soil C stocks in forests. In this review, we synthesize current evidence regarding the influences of 13 common forest management practices on forest soil C stocks. Afforestation of former croplands generally increases soil C stocks, whereas on former grasslands and peatlands, soil C stocks are unchanged or even reduced following afforestation. The conversion of primary forests to secondary forests generally reduces soil C stocks, particularly if the land is converted to an agricultural land-use prior to reforestation. Harvesting, particularly clear-cut harvesting, generally results in a reduction in soil C stocks, particularly in the forest floor and upper mineral soil. Removal of residues by harvesting whole-trees and stumps negatively affects soil C stocks. Soil disturbance from site preparation decreases soil C stocks, particularly in the organic top soil, however improved growth of tree seedlings may outweigh soil C losses over a rotation. Nitrogen (N) addition has an overall positive effect on soil C stocks across a wide range of forest ecosystems. Likewise, higher stocks and faster accumulation of soil C occur under tree species with N-fixing associates. Stocks and accumulation rates of soil C also differ under different tree species, with coniferous species accumulating more C in the forest floor and broadleaved species tending to store more C in the mineral soil. There is some evidence that increased tree species diversity could positively affect soil C stocks in temperate and subtropical forests, but tree species identity, particularly N-fixing species, seems to have a stronger impact on soil C stocks than tree species diversity. Management of stand density and thinning have small effects on forest soil C stocks. In forests with high populations of ungulate herbivores, reduction in herbivory levels can increase soil C stocks. Removal of plant biomass for fodder and fuel is related to a reduction in the soil C stocks. Fire management practices such as prescribed burning reduce soil C stocks, but less so than wildfires which are more intense. For each practice, we identify existing gaps in knowledge and suggest research to address the gaps.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,194 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations732
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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