Response of CO2, N2O, and CH4 fluxes to contour tillage, diversion terrace, grassed waterway, and tile drainage implementation
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Notice bibliographique
Résumé
In this study we evaluated CO 2 , N 2 O, and CH 4 fluxes in two integrated best management practices (BMPIs) comprised of the following individual practices: diversion terraces (DT), grassed waterways (GW), and contour tillage (CT) [i.e., DTGW]; and DT, GW, CT, and tile drainage (TD) [i.e., DTGW+TD], relative to CT that served as a control. It was anticipated that due to its effects on soil water redistribution and soil temperature, diversion terraces and grassed waterways would influence the pattern of greenhouse gas (GHG) emission. This is the first study in the world linking such erosion control structures with subsurface drainage. Cumulative CO 2 emissions were greatest in DTGW in both 2020 and 2021. In 2019, DTGW+TD N 2 O emissions were significantly lower than CT and DTGW. N 2 O emissions were highest in DTGW in 2020 and 2021, though not statistically significant. There were no significant differences in CH 4 in any year. Soil in all BMPIs acted as a weak CH 4 sink during the study period. This study demonstrated that the addition of TD to DT and GW significantly reduced the loss of stored carbon (as CO 2 ) relative to undrained DT and GW, while also not emitting significantly more carbon than CT, in the initial years after implementation. Results were similar with respect to the loss of nitrogen, as N 2 O, where undrained DT and GW generally emitted more N 2 O in the first years after implementation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle