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Enregistrement W3153875384 · doi:10.3390/f12040490

Effects of Vegetation Type on Soil Shear Strength in Fengyang Mountain Nature Reserve, China

2021· article· en· W3153875384 sur OpenAlexfundno aff
Xin Liu, Xuefei Cheng, Nan Wang, Miaojing Meng, Zhaohui Jia, Jinping Wang, Shilin Ma, Yingzhou Tang, Chong Li, Lu Zhai, Bo Zhang, Jinchi Zhang

Notice bibliographique

RevueForests · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTree Root and Stability Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of Jiangsu ProvinceChina Postdoctoral Science FoundationLakehead University
Mots-clésEnvironmental scienceWater contentBulk densityCohesion (chemistry)Soil scienceVegetation typeSoil waterGrasslandShear strength (soil)GeologyAgronomyGeotechnical engineeringBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shear strength is an important mechanical property of soil, as its mechanical function plays critical roles in reducing land degradation and preventing soil erosion. However, shear strength may be affected by vegetation type through changes in the soil and root patterns. To understand the influences of different types of vegetation on shear strength, the soil shear indices of three typical vegetation types (broad-leaved forest, coniferous broad-leaved mixed forest, and grassland) were studied and evaluated at the Fengyang Mountain Nature Reserve, China. We employed a direct shear apparatus to measure the soil shear resistance index. We quantified the soil porosity, moisture content, and composition of particle size to determine the properties of the soil, and a root scanner was used to quantify the root index. The results revealed that there were significant differences in shear resistance indices at the stand level. Between the three vegetation types, the internal friction angle of the broad-leaved forest was the largest and the cohesion was the smallest. The soil moisture content and porosity of the coniferous broad-leaved mixed forest were higher than those of the broad-leaved forest, and the root volume density (RVD/cm3) of the broad-leaved forest was higher than that of the coniferous and broad-leaved mixed forest and grassland. Structural equation modeling results show that the soil particle size and root characteristics indirectly impacted the soil water content by affecting porosity, which finally affected shear strength. In general, there were significant differences in soil properties and plant root indices between the different stands, which had an impact on soil shear strength.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,221 · 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'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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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