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Enregistrement W4414976045 · doi:10.1111/sum.70136

Converting Abandoned Agricultural Lands to Intensive Hybrid Poplar Plantations: Effects on Soil Organic Carbon Stocks

2025· article· en· W4414976045 sur OpenAlexafffund
Geoffrey Zanin, Nicole J. Fenton, Vincent Poirier, Annie DesRochers

Notice bibliographique

RevueSoil Use and Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioenergy crop production and management
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceCanadian Forest ServiceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistère des Forêts, de la Faune et des Parcs
Mots-clésSoil carbonAfforestationCarbon sinkCarbon sequestrationBiomass (ecology)Carbon fibersSoil organic matterLimitingEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Intensively managed fast‐growing plantations can provide a significant portion of the world's wood biomass and preserve natural or extensively managed forest ecosystems by limiting harvesting pressure and associated disturbances. However, the establishment of plantations should not be at the expense of soil organic carbon stocks, and their potential as a carbon source or sink may depend on their initial stocks prior to planting. The choice of plantation sites is therefore crucial in minimizing losses or allowing the accumulation of carbon from a hybrid poplar plantation. The aim of our study was to determine the impact of afforestation with fast‐growing hybrid poplars on soil carbon stocks of sites of different origins: Abandoned agricultural land (AAL) with a herbaceous vegetation cover; shrubby AAL; and logged (previously forested) sites. Our results showed that 15 years post‐afforestation, previously forested sites where fast‐growing hybrid poplar plantations were established had lower soil organic carbon stocks than their non‐afforested equivalents and than other plantations established on AALs, while plantations on AALs had similar soil organic carbon stocks to their non‐afforested counterparts. AALs would therefore appear to be the preferred establishment site for taking advantage of the high yield of hybrid poplars while preserving soil carbon stocks.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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