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Enregistrement W3042711314 · doi:10.15666/aeer/1803_45394555

FERTILIZATION AND SOIL AERATION EFFECTS ON GRASSLAND PRIMARY PRODUCTIVITY AND SPECIES DIVERSITY IN A MEADOW STEPPE, NORTHERN CHINA

2020· article· en· W3042711314 sur OpenAlexaff
Yunxiao Bai, Shengmei Lv, M.P. Schellenberg, Ruirui Yan, R. ZHANG, Z. WIE

Notice bibliographique

RevueApplied Ecology and Environmental Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotany and Plant Ecology Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesMinistry of Education of the People's Republic of China
Mots-clésGrasslandSteppeProductivityChinaEnvironmental scienceAgroforestryHuman fertilizationAgronomyAerationPrimary productivityEcologyGeographyEcosystemBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the grassland ecosystem, soils are subjected to a range of stresses which may affect their physical and biological properties, as well as the plant community biomass. As biomass is affected by long-term soil properties, we sought to establish a direct link between biomass and resilience to fertilization and soil aeration. We evaluated biomass yield in grasslands managed across a gradient of nitrogen (N), phosphorus (P), and potassium (K) fertilizers at Hulunbuir in Inner Mongolia, China, from 2014 to 2017. Based on the estimates from the simulated optimization and optimal theoretical regression model, we recommend applying N (231.50-238.82kg ha -1 ), and P (187.25-218.75 kg ha -1 ), and K (28.28-33.32 kg ha -1 ) annually to maximize biomass in the non-aerated grassland. The positive effect of nitrogen and phosphorus on biomass was significantly higher than unfertilized treatment. The effects of aeration on biomass were less explicit. Simultaneously, we compared the Shannon-Wiener Index and Species richness for the suitable fertilizer levels. Shannon-Wiener diversity and Species richness became lower the longer the fertilization treatments lasted. Thus, nutrient resorption is resulting in a decrease in species diversity and richness, while it is an important strategy for increasing plant biomass.

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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,455

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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