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Enregistrement W3215391337 · doi:10.1111/sum.12780

Grassland soil organic carbon and the effects of irrigated cropping in Alberta, Canada

2021· article· en· W3215391337 sur OpenAlexaffabout
Zhiping Wang, Xiaopeng Li, Rick Pelletier, Scott X. Chang, Edward W. Bork

Notice bibliographique

RevueSoil Use and Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil carbonEnvironmental scienceGraminoidGrasslandSoil waterForbSpatial distributionTotal organic carbonAridGrazingAgronomySoil scienceEcologyGeographyChemistryEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High heterogeneity in the spatial distribution of soil organic carbon (SOC) in grasslands causes uncertainty in estimating its content and storage. In this study, we investigated the spatial distribution of SOC content and storage in the prairies of southern Alberta, Canada, and how it is affected by land use such as irrigated cropping and other environmental conditions such as cattle grazing, slope landscape position and dominant plant species. The mean SOC content was determined to be 11.5 g kg –1 (range: 8.9 to 22.4 g kg –1 ) in the 0–10 cm layer and 6.8 g kg –1 (range: 4.0 to 13.3 g kg –1 ) in the 10–30 cm layer; mean SOC storage was 1.59 kg C m –2 (range: 1.23 to 2.78 kg C m –2 ) in the 0–10 cm layer and 2.07 kg C m –2 (range: 1.21 to 3.62 kg C m –2 ) in the 10–30 cm layer. The SOC content was significantly affected by slope position in both the 0–10 and 10–30 cm layers, in the following order: bottom >middle > top position. Moreover, SOC storage was higher in sites dominated by shrubs than graminoid/forb communities. Thus, SOC content and storage had distinctly clustered spatial patterns throughout the study area and were significant differences between the 0–10 and 10–30 cm soil layers. Prior land‐use change from arid grassland to irrigated cropland increased SOC content and storage in bulk soils.

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 enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,276

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,160 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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