Organic Matter Chlorination Rates in Different Boreal Soils: The Role of Soil Organic Matter Content
Notice bibliographique
Résumé
Transformation of chloride (Cl(-)) to organic chlorine (Cl(org)) occurs naturally in soil but it is poorly understood how and why transformation rates vary among environments. There are still few measurements of chlorination rates in soils, even though formation of Cl(org) has been known for two decades. In the present study, we compare organic matter (OM) chlorination rates, measured by (36)Cl tracer experiments, in soils from eleven different locations (coniferous forest soils, pasture soils and agricultural soils) and discuss how various environmental factors effect chlorination. Chlorination rates were highest in the forest soils and strong correlations were seen with environmental variables such as soil OM content and Cl(-) concentration. Data presented support the hypothesis that OM levels give the framework for the soil chlorine cycling and that chlorination in more organic soils over time leads to a larger Cl(org) pool and in turn to a high internal supply of Cl(-) upon dechlorination. This provides unexpected indications that pore water Cl(-) levels may be controlled by supply from dechlorination processes and can explain why soil Cl(-) locally can be more closely related to soil OM content and the amount organically bound chlorine than to Cl(-) deposition.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».