Sample storage-induced changes in the quantity and quality of soil labile organic carbon
Notice bibliographique
Résumé
Effects of sample storage methods on the quantity and quality of labile soil organic carbon are not fully understood even though their effects on basic soil properties have been extensively studied. We studied the effects of air-drying and frozen storage on cold and hot water soluble organic carbon (WSOC). Cold- and hot-WSOC in air-dried and frozen-stored soils were linearly correlated with those in fresh soils, indicating that storage proportionally altered the extractability of soil organic carbon. Air-drying but not frozen storage increased the concentrations of cold-WSOC and carbohydrate in cold-WSOC, while both increased polyphenol concentrations. In contrast, only polyphenol concentration in hot-WSOC was increased by air-drying and frozen storage, suggesting that hot-WSOC was less affected by sample storage. The biodegradability of cold- but not hot-WSOC was increased by air-drying, while both air-drying and frozen storage increased humification index and changed specific UV absorbance of both cold- and hot-WSOC, indicating shifts in the quality of soil WSOC. Our results suggest that storage methods affect the quantity and quality of WSOC but not comparisons between samples, frozen storage is better than air-drying if samples have to be stored, and storage should be avoided whenever possible when studying the quantity and quality of both cold- and hot-WSOC.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».