Transforming plant carbon into soil carbon: Process-level controls on carbon sequestration
Notice bibliographique
Résumé
Whalen, J. K., Gul, S., Poirier, V., Yanni, S. F., Simpson, M. J., Clemente, J. S., Feng, X., Grayston, S. J., Barker, J., Gregorich, E. G., Angers, D. A., Rochette, P. and Janzen, H. H. 2014. Transforming plant carbon into soil carbon: Process-level controls on carbon sequestration. Can. J. Plant Sci. 94: 1065–1073. Plants figure prominently in efforts to promote C sequestration in agricultural soils, and to mitigate greenhouse gas (GHG) emissions. The objective of the project was to measure the transformations of plant carbon in soil through controlled laboratory experiments, to further understand (1) root-associated CO 2 and N 2 O production during a plant's life cycle, (2) decomposition of plant residues leading to CO 2 production, and (3) stabilization and retention of undecomposed plant residues and microbial by-products in the resistant soil C fraction. Experimental plant materials included transgenic near isolines of Zea mays L. and cell wall mutants of Arabidopsis thaliana, selected for their diverse residue chemistry. Phenology, morphology and above-ground biomass affected soil respiration and N 2 O production in root-associated soils. Mineralization of C and N from incubated plant–soil mixtures was complemented with stable isotope tracing ( 13 C, 15 N) and 13 C-phospholipid fatty acid analysis. Advanced chemical techniques such as nuclear magnetic resonance spectroscopy and physical separation (particle size and density separation) were used to track the transformations of plant C into stable soil C compounds. Conceptual models were proposed to explain how the plant residue chemistry×soil physico-chemical interaction affects C sequestration. Incorporating single gene mutations affecting lignin biosynthesis into agricultural and bioenergy crops has the potential to alter short- and long-term C cycling in agroecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».