MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407397947 · doi:10.15302/j-fase-2025607

Straw mulching has an enduring positive effect on soil CO$lt;sub$gt;2$lt;/sub$gt; emissions in a humid plantation

2025· article· en· W4407397947 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFrontiers of Agricultural Science and Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgroforestry and silvopastoral systems
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMulchStrawEnvironmental scienceAgronomyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mulching practices substantially affect soil CO2 emissions from agricultural ecosystems. However, the impacts of mulching practices and their enduring effects on soil CO2 fluxes in humid plantations have not been investigated. To address this research gap, a field experiment was conducted in a Moso bamboo (Phyllostachys edulis) plantation in a humid area of China to investigate the effects of various durations of straw mulching and its enduring effects on soil CO2 fluxes and soil organic carbon (SOC). Straw mulching significantly increased the soil CO2 flux by about 18 times relative to the control, mainly due to the increase in soil temperature during the mulching stage. During the period of enduing effect, straw mulching still significantly increased the soil CO2 flux by 230%–270% relative to the control, primarily due to the enhancement of microbial activity resulting from improved soil nutrient contents, demonstrating that straw mulching had an enduring positive impact on soil CO2 flux. Additionally, straw mulching significantly increased SOC by 27%–72% during the mulching and period of enduing effect. These results indicated that straw mulching in plantations in humid regions could be a potential carbon storage strategy by increasing soil carbon content.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,760
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,188 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers of Agricultural Science and EngineeringMême sujetAgroforestry and silvopastoral systemsTravaux en français237 207