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Enregistrement W2560201656 · doi:10.1139/as-2015-0023

Comparison of carbon and nitrogen storage in mineral soils of graminoid and shrub tundra sites, western Greenland

2016· article· en· W2560201656 sur OpenAlexfundvenueno aff
Chelsea L. Petrenko, Julia I. Bradley-Cook, Emily M. Lacroix, Andrew J. Friedland, Ross A. Virginia

Notice bibliographique

RevueArctic Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDartmouth CollegeArctic Institute of North AmericaNational Science Foundation
Mots-clésGraminoidShrubSoil waterTundraSoil carbonEnvironmental scienceVegetation (pathology)NitrogenAgronomySoil scienceEcosystemPlant communityChemistryEcologyEcological successionBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shrub species are expanding across the Arctic in response to climate change and biotic interactions. Changes in belowground carbon (C) and nitrogen (N) storage are of global importance because Arctic soils store approximately half of global soil C. We collected 10 (60 cm) soil cores each from graminoid- and shrub-dominated soils in western Greenland and determined soil texture, pH, C and N pools, and C:N ratios by depth for the mineral soil. To investigate the relative chemical stability of soil C between vegetation types, we employed a novel sequential extraction method for measuring organo-mineral C pools of increasing bond strength. We found that (i) mineral soil C and N storage was significantly greater under graminoids than shrubs (29.0 ± 1.8 versus 22.5 ± 3.0 kg·C·m −2 and 1.9 ± .12 versus 1.4 ± 1.9 kg·N·m −2 ), (ii) chemical mechanisms of C storage in the organo-mineral soil fraction did not differ between graminoid and shrub soils, and (iii) weak adsorption to mineral surfaces accounted for 40%–60% of C storage in organo-mineral fractions — a pool that is relatively sensitive to environmental disturbance. Differences in these C pools suggest that rates of C accumulation and retention differ by vegetation type, which could have implications for predicting future soil C pool storage.

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)0,000
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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