Predicting aboveground biomass carbon sequestration potential in hybrid poplar clones under afforestation plantation management in southern Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Afforestation systems as a pathway for natural climate solutions contributing to terrestrial C sequestration are influenced by agroclimatic conditions, tree species and clones. This study validated a regression equation to predict aboveground biomass C (AGBC) sequestration potentials of hybrid poplar clones under afforestation plantation and compared these clones’ adaptability to three levels of land suitability in four afforestation sites in southern Ontario, Canada. Results validated the proven ability of the GenOnBio model to reasonably predict AGBC content in all tested clones. This research suggests that DN154 and FFC1 having C sequestration rates of 2.19 and 2.13 Mg C ha-1 y-1, respectively, are suitable for marginal lands having high land suitability condition. In contrast, DTAC29, and DTAC26 (0.56 and 0.88 Mg C ha-1 y-1, respectively) should not be selected for the above land suitability. On marginal lands with severe limitations, NM6 (1.53 Mg C ha-1 y-1) showed the highest adaptability for AGBC sequestration. Our findings confirm that poplar afforestation on marginal lands in southern Ontario, at least up to the age of 15 years, can significantly contribute to AGBC sequestration, which in turn can have significant positive influence on the current 2 billion tree planting program initiated by the federal government.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».