Interactive effects of elevated CO<sub>2</sub>, N deposition and climate change on extracellular enzyme activity and soil density fractionation in a California annual grassland
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Elevated CO 2 , N deposition and climate change can alter ecosystem‐level nutrient cycling both directly and indirectly. We explored the interactive effects of these environmental changes on extracellular enzyme activity and organic matter fractionation in soils of a California annual grassland. The activities of hydrolases (polysaccharide‐degrading enzymes and phosphatase) increased significantly in response to nitrate addition, which coincided with an increase in soluble C concentrations under ambient CO 2 . Water addition and elevated CO 2 had negative but nonadditive effects on the activities of these enzymes. In contrast, water addition resulted in an increase in the activities of lignin‐degrading enzymes (phenol oxidase and peroxidase), and a decrease in the free light fraction (FLF) of soil organic matter. Independent of treatment effects, lignin content in the FLF was negatively correlated with the quantity of FLF across all samples. Lignin concentrations were lower in the aggregate‐occluded light fraction (OLF) than the FLF, and there was no correlation between percent lignin and OLF quantity, which was consistent with the protection of soil organic matter in aggregates. Elevated CO 2 decreased the quantity of OLF and increased the OLF lignin concentration, however, which is consistent with increased degradation resulting from increased turnover of soil aggregates. Overall, these results suggest that the effects of N addition on hydrolase activity are offset by the interactive effects of water addition and elevated CO 2 , whereas water and elevated CO 2 may cause an increase in the breakdown of soil organic matter as a result of their effects on lignin‐degrading enzymes and soil aggregation, respectively.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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.
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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 tête enseignante, 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 ».