MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4243099678 · doi:10.3334/cdiac/tcm.001

Influence of Agricultural Management on Soil Organic Carbon: A Compendium and Assessment of Canadian Studies

2004· dataset· en· W4243099678 sur OpenAlexaffabout
A.J. VandenBygaart, E. G. Gregorich, D. A. Angers

Notice bibliographique

RevueCarbon Dioxide Information Analysis Center (CDIAC) Datasets · 2004
Typedataset
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompendiumSoil carbonAgricultureAgricultural managementEnvironmental scienceCarbon fibersGeographySoil scienceComputer scienceSoil waterArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To fulfill commitments under the Kyoto Protocol, Canada is required to provide verifiable estimates and uncertainties for soil organic carbon (SOC) stocks, and for changes in those stocks over time. Estimates and uncertainties for agricultural soils can be derived from long-term studies that have measured differences in SOC between different management practices. We compiled published data from long-term studies in Canada to assess the effect of agricultural management on SOC. A total of 62 studies were compiled, in which the difference in SOC was determined for conversion from native land to cropland, and for different tillage, crop rotation and fertilizer management practices. There was a loss of 24 ± 6% of the SOC after native land was converted to agricultural land. No-till (NT) increased the storage of SOC in western Canada by 2.9 - 1.3 Mg ha ^-1; however, in eastern Canada conversion to NT did not increase SOC. In general, the potential to store SOC when NT was adopted decreased with increasing background levels of SOC. Using no-tillage, reducing summer fallow, including hay in rotation with wheat (Triticum aestivum L.), plowing green manures into the soil, and applying N and organic fertilizers were the practices that tended to show the most consistent increases in SOC storage. By relating treatment SOC levels to those in the control treatments, SOC stock change factors and their levels of uncertainty were derived for use in empirical models, such as the United Nations Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Guidelines model for C stock changes. However, we must be careful when attempting to extrapolate research plot data to farmers' fields since the history of soil and crop management has a significant influence on existing and future SOC stocks. Table 1. Effect on soil organic carbon of converting native land to agricultural Table 2. Differences in soil organic carbon as a result of different agricultural management practices To access the older version of this data package see: http://cdiac.ess-dive.lbl.gov/programs/CSEQ/terrestrial/vandenbygaart2003/vandenbygaart2003.html

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,230 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations20
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCarbon Dioxide Information Analysis Center (CDIAC) DatasetsMême sujetSoil Carbon and Nitrogen DynamicsTravaux en français237 207