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Enregistrement W4200390167 · doi:10.18280/ijdne.160604

Vegetation and Soil Carbon under Various Forest Management Types: Case of Karang Sidemen Community Forest in Lombok, Eastern Indonesia

2021· article· en· W4200390167 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Mataram
Mots-clésVegetation (pathology)Environmental scienceNormalized Difference Vegetation IndexVegetation typeForestryAgronomyGeographyGrasslandLeaf area indexBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The condition of community-managed forest areas varies according to biophysics characteristics and management activities. This study aims to investigate the condition of vegetation and soil carbon stocks of various types of forest management by the community in Karang Sidemen Village, Lombok, Indonesia. In the study area, it was found 4 types of landuse management, namely; dense forest-like vegetation (Tp1), moderate vegetation with intensive (Tp2) and less intensive (Tp3) under-stand cultivation, and sparse vegetation resembling dryland agriculture (Tp4). Vegetation condition was analyzed based on satellite derived NDVI index and field observation. Sentinel satellite images for 2015 and 2019, with a resolution of 10x10 m was used. Field data collection was carried out in August 2019. It was made 5 sample plots of 20x20 m for each management type. Vegetation data with diameter (D) ≥ 20 cm, 10 cm ≤D< 20 cm, 2 cm ≤D< 10 cm and D< 2 cm were collected from plots of 20x20 m, subplots 10x10 m, 5x5 m and 2x2 m, respectively. Soil samples were taken diagonally on a 20x20 m plot, at a depth of 0-5 cm, 5-10 cm, 10-20 cm and 20-30 cm. The results showed that the NDVI derived vegetation index for 2015 and 2019 images showed different patterns for the four types of management. The number of species for Tp1, Tp2, Tp3 and Tp4 were 9, 15, 9 and 8 species, respectively. The dominant species are generally from groups of plants providing economic benefits such as avocado (Persea americana), candlenut (Aleurites moluccana), cocoa (Theobroma cacao), coffee (Coffea canephora), jackfruit (Artocarpus heterophyllus), mangosteen (Garcinia mangostana) and guava (Psidium guajava). Soil carbon stocks of the four types of management at a depth of 0-5 cm, 5-10 cm, 10-20 cm and 20-30 cm were18.61-21.04 tons C/ha, 16.56-20.80 tons C/ha, 29.66-34.48 tons C/ha and 27.54 - 33.66 tons C/ha, respectively. The soil carbon stock of denser vegetation is higher than that of medium and sparse vegetation. Therefore, forest management with the community needs to maintain forest-like vegetation.

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.

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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,990

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,220 · 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