The impact of land conversion from boreal forest to agriculture on soil health indicators
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is creating opportunities for agricultural expansion northward into the boreal forest. Converting forested land to agricultural land generally results in significant losses of organic matter (OM), which can impact soil health (SH). The objectives of this study were to assess the effects of land conversion on indicators of SH and to use the Comprehensive Assessment for Soil Health (CASH) framework to integrate measures of these indicators into a score to evaluate land conversion effects. Total carbon and nitrogen were also measured in this study. Soils (0–5 and 5–15 cm) were collected from six dairy farms near Thunder Bay, ON, that included a mature forest, a field converted from forest to agriculture <10 years ago and a field converted from forest to agriculture >50 years ago. Land conversion resulted in significant declines in permanganate oxidizable carbon, wet aggregate stability, soil respiration, and concentrations of OM, autoclave citrate extractable protein, total nitrogen, and total carbon. Lower CASH scores in the soils converted to agriculture are interpreted to represent a decline in SH but the scores, along with soil organic matter (SOM) concentrations, remain high (CASH = 80; OM = 6%). There was no effect of time since conversion, suggesting that any degradation to SH happens quickly and is closely tied to declines in SOM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».