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Enregistrement W2059094525 · doi:10.2136/sssaj2004.6900

Carbon Accumulation and Storage in Mineral Subsoil beneath Peat

2004· article· en· W2059094525 sur OpenAlexaff
Tim R. Moore, Jukka Turunen

Notice bibliographique

RevueSoil Science Society of America Journal · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeatSubsoilSoil waterDissolved organic carbonEnvironmental chemistrySorptionGeologyTotal organic carbonSoil scienceChemistryMineralogyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We showed that sandy subsoils beneath peat near Ramsey Lake, MI, contained 7.5 to 8.0 kg organic C (OC) m −2 to a depth of 70 cm, compared with 1.6 to 3.6 kg m −2 in adjacent forest soils, from which the peatland had evolved through paludification. Compared with the soils beneath the forest, those beneath the peat contained similar amounts of oxalate‐extractable Al (Al o ) and less Fe, owing to loss of Fe under reduced leached conditions beneath the peat. Most of the extractable Al in the mineral horizons beneath peat was organically bound. Atomic pyrophosphate‐extractable (Fe p + Al p ) Fe + Al/C ratios were smaller (<0.2:1) in the mineral horizons beneath peat than in the forest mineral subsoils (generally >0.2:1), indicating larger inputs and retention in the mineral subsoils beneath peat. Concentration of OC in subsoil samples was strongly ( r 2 = 0.58, p < 0.001) related to the subsoil Al, null‐point dissolved organic C (DOC) and clay concentrations. A DOC sorption study using peat pore water ranging from 0 to 117 mg DOC L −1 revealed null‐point DOC (DOC np ) concentrations (at which there is neither gain nor loss of OC by the soil) varied from <1 to 417 mg DOC L −1 and was primarily related to Fe o (negatively), Al o (negatively), and C (positively). We suggest that the increase in mineral subsoil OC beneath peat is related to the sorption of DOC carried by pore water percolating through the mineral subsoil, combined with slow rates of mineralization of sorbed DOC under anoxic conditions.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations45
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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