Soil organic carbon and land use: Processes and potential in Ontario's long-term agro-ecosystem research sites
Notice bibliographique
Résumé
Congreves, K. A., Smith, J. M., Németh, D. D., Hooker, D. C. and Van Eerd, L. L. 2014. Soil organic carbon and land use: Processes and potential in Ontario's long-term agro-ecosystem research sites. Can. J. Soil Sci. 94: 317-336. Soil organic carbon (SOC) is crucial for maintaining a productive agro-ecosystem. Long-term research must be synthesized to understand the effects of land management on SOC storage and to develop best practices to prevent soil degradation. Therefore, this review compiled an inventory of long-term Ontario studies and assessed SOC storage under common Ontario land management regimes via a meta-analysis and literature review. In general, greater SOC storage occurred in no-till (NT) vs. tillage systems, in crop rotation vs. continuous corn, and in N fertilizer vs. no N fertilizer systems; however, soil texture and perhaps drainage class may determine the effects of tillage. The effect on SOC storage was variable when deeper soil depth ranges (0-45 cm) were considered for NT and rotational cropping, which suggests an unpredictable effect of land management on SOC at depths below the plough layer. Therefore, researchers are encouraged to use the presented inventory of nine long-term research sites and 18 active experiments in Ontario to pursue coordinated studies of long-term land management on SOC at depths extending below the plough layer.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».