Inferential Approach for Evaluating the Association Between Land Cover and Soil Carbon in Northern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Resolving the status of soil carbon with land cover is critical for addressing the impacts of climate change arising from land cover conversion in boreal regions. However, many conventional inferential approaches inadequately gauge statistical significance for this issue, due to limited sample sizes or skewness of soil properties. This study aimed to address this drawback by adopting inferential approaches suitable for smaller samples sizes, where normal distributions of soil properties were not assumed. A two-step inference process was proposed. The Kruskal–Wallis (KW) test was first employed to evaluate disparities amongst soil properties. Generalized estimating equations (GEEs) were then wielded for a more thorough analysis. The proposed method was applied to soil samples (n = 431) extracted within the southern transition zone of the boreal forest (49°–50° N, 80°40′–84° W) in northern Ontario, Canada. Sites representative of eight land cover types and seven dominant tree species were sampled, investigating the total carbon (C), carbon-to-nitrogen ratio (C:N), clay percentage, and bulk density (BD). The KW test analysis corroborated significance (p-values < 0.05) for median differences between soil properties across the cover types. GEEs supported refined robust statistical evidence of mean differences in soil C between specific tree species groupings and land covers, particularly for black spruce (Picea mariana) and wetlands. In addition to the proposed method, the results of this study provided application for the selection of appropriate predictors for C with digital soil mapping.
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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 | 0,005 | 0,022 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».