Evidence for the primacy of living root inputs, not root or shoot litter, in forming soil organic carbon
Notice bibliographique
Résumé
Summary Soil organic carbon (SOC) is primarily formed from plant inputs, but the relative carbon (C) contributions from living root inputs (i.e. rhizodeposits) vs litter inputs (i.e. root + shoot litter) are poorly understood. Recent theory suggests that living root inputs exert a disproportionate influence on SOC formation, but few field studies have explicitly tested this by separately tracking living root vs litter inputs as they move through the soil food web and into distinct SOC pools. We used a manipulative field experiment with an annual C 4 grass in a forest understory to differentially track its living root vs litter inputs into the soil and to assess net SOC formation over multiple years. We show that living root inputs are 2–13 times more efficient than litter inputs in forming both slow‐cycling, mineral‐associated SOC as well as fast‐cycling, particulate organic C. Furthermore, we demonstrate that living root inputs are more efficiently anabolized by the soil microbial community en route to the mineral‐associated SOC pool (dubbed ‘the in vivo microbial turnover pathway’). Overall, our findings provide support for the primacy of living root inputs in forming SOC. However, we also highlight the possibility of nonadditive effects of living root and litter inputs, which may deplete SOC pools despite greater SOC formation rates.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».