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Enregistrement W2414558342 · doi:10.1038/srep17496

Sample storage-induced changes in the quantity and quality of soil labile organic carbon

2015· article· en· W2414558342 sur OpenAlexafffund
Shouqin Sun, Huiying Cai, Scott X. Chang, Jagtar S. Bhatti

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensCanadian Forest ServiceUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNortheast Forestry UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaUniversity of Alberta
Mots-clésSample (material)Quality (philosophy)Carbon fibersSoil carbonChemistryEnvironmental scienceEnvironmental chemistryComputer scienceSoil scienceSoil waterChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations32
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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