Experimental data (citations provid

Experimental data (citations provided in reference list) were analyzed in linear mixed-effects models, accounting
for both fixed and random effects. Fixed effects included depth, number of years since the management change,
and the type of management change (e.g., reduced tillage vs. no-till). For depth, data were not aggregated but
included C stocks measured for each depth increment (e.g., 0-5 cm, 5-10 cm, and 10-30 cm) as a separate point
in the dataset. Similarly, time series data were not aggregated, even though those measurements were conducted
on the same plots. Consequently, random effects were used to account for the dependencies in times series data
and among data points representing different depths from the same study. If significant, a country level random
effect was used to assess an additional uncertainty associated with applying a global default value to a specific
country (included in the default uncertainties). Data were transformed with a natural log transformation if model
assumptions were not met for normality and homogeneity of variance (back-transformed values are given in the
tables). Factors represent the effect of the management practice at 20 years for the top 30 cm of the soil, with the
exception of the land-use factor, which represents the average loss of carbon at 20 years or longer time period
following cultivation. Users of the Tier 1 method can approximate the annual change in carbon storage by
dividing the inventory estimate by 20. Variance was calculated for each of the factor values, and can be used
with simple error propagation methods or to construct probability distribution functions with a normal density.

Kết quả (Việt) 1:

Dữ liệu thực nghiệm (trích dẫn cung cấp trong danh sách tham khảo) được phân tích trong các mô hình tuyến tính hỗn hợp-hiệu ứng, kế toáncho tác dụng cố định và ngẫu nhiên. Cố định bao gồm chiều sâu, số năm kể từ khi thay đổi quản lý,và loại thay đổi quản lý (ví dụ như, giảm canh vs no-đến). Cho sâu, dữ liệu đã được tổng hợp không nhưngbao gồm cổ phiếu C đo cho mỗi tăng độ sâu (ví dụ: 0-5 cm, 5-10 cm, và 10-30 cm) như là một điểm riêng biệttrong bộ dữ liệu. Tương tự, thời gian loạt các dữ liệu không được tập hợp, ngay cả khi những đo đạc đã được tiến hànhtrên cùng một lô. Do đó, hiệu ứng ngẫu nhiên đã được sử dụng vào tài khoản cho các phụ thuộc trong thời gian loạt các dữ liệuvà trong số các dữ liệu điểm đại diện cho các độ sâu khác nhau từ nghiên cứu tương tự. Nếu đáng kể, một quốc gia mức độ ngẫu nhiênhiệu ứng được sử dụng để đánh giá một sự không chắc chắn bổ sung liên quan đến việc áp dụng một giá trị toàn cầu mặc định để một cụ thểQuốc gia (bao gồm trong sự không chắc chắn mặc định). Dữ liệu được chuyển đổi với một biến đổi tự nhiên đăng nhập nếu mẫugiả định không được đáp ứng cho bình thường và tính đồng nhất của phương sai (chuyển đổi trở lại giá trị được đưa ra trong cácbảng). Yếu tố đại diện cho tác dụng của việc quản lý tại 20 năm cho top 30 cm của đất, với cácCác ngoại lệ của các yếu tố sử dụng đất, đại diện cho mất cacbon, Trung bình là 20 năm hoặc lâu hơn khoảng thời giansau trồng trọt. Người sử dụng của phương pháp Tier 1 có thể xác định sự thay đổi hàng năm trong carbon lưu trữ bởiphân chia ước tính hàng tồn kho 20. Phương sai đã được tính toán cho mỗi người trong số các giá trị yếu tố, và có thể được sử dụngvới lỗi đơn giản tuyên truyền phương pháp hoặc xây dựng phân bố xác suất chức năng với một mật độ bình thường.

Kết quả (Việt) 2:

Dữ liệu thực nghiệm (trích dẫn được cung cấp trong danh sách tài liệu tham khảo) đã được phân tích trong hỗn hợp các hiệu ứng tuyến tính mô hình, kế toán
cho cả hai tác dụng cố định và ngẫu nhiên. Hiệu ứng cố định bao gồm chiều sâu, số năm kể từ sự thay đổi quản lý,
và các loại thay đổi quản lý (ví dụ, giảm so với canh tác không cày). Đối với chiều sâu, dữ liệu không được tổng hợp nhưng
bao gồm cổ phiếu C đo cho mỗi tăng chiều sâu (ví dụ, từ 0-5 cm, 5-10 cm và 10-30 cm) như là một điểm riêng biệt
trong tập dữ liệu. Tương tự như vậy, dữ liệu chuỗi thời gian không được tổng hợp, ngay cả khi những phép đo được tiến hành
trên những mảnh đất tương tự. Do đó, hiệu ứng ngẫu nhiên đã được sử dụng để giải thích cho sự phụ thuộc vào dữ liệu lần chuỗi
và giữa các điểm dữ liệu đại diện cho độ sâu khác nhau từ cùng một nghiên cứu. Nếu quan trọng, cấp quốc gia ngẫu nhiên
hiệu ứng đã được sử dụng để đánh giá một sự không chắc chắn có liên quan với việc áp dụng một giá trị mặc ​​định toàn cầu cho một cụ thể
đất nước (bao gồm trong sự không chắc chắn mặc định). Dữ liệu được chuyển đổi với một chuyển đổi đăng nhập tự nhiên, nếu mô hình
giả định đã không gặp nhau bình thường và tính đồng nhất của phương sai (giá trị trở lại khi chuyển đổi được đưa ra trong
bảng). Các yếu tố phản ánh tác động của việc thực hành quản lý tại 20 năm cho 30 cm trên cùng của đất, với
ngoại lệ của các yếu tố sử dụng đất, đại diện cho các tổn thất trung bình của carbon 20 năm hoặc lâu hơn khoảng thời gian
sau trồng. Người sử dụng các phương pháp Tier 1 có thể gần đúng các thay đổi hàng năm trong lưu trữ carbon bằng
cách chia dự toán hàng tồn kho bằng 20. Variance đã được tính toán cho mỗi giá trị yếu tố, và có thể được sử dụng
với các phương pháp tuyên truyền lỗi đơn giản hoặc xây dựng các chức năng phân phối xác suất với bình thường mật độ.