Data from: Soil organic carbon dynamics matching ecological equilibrium theory
Notice bibliographique
Résumé
The persistence of soil organic carbon (SOC) has traditionally been explained as a combination of recalcitrance properties and stabilization processes, which lead to the formation of complex organic compounds. However, recent conceptual advances and experimental evidence challenge this view. Here, we test these conceptual advances using a dynamic equilibrium theory of SOC founded on classic ecological theory. We postulate that the persistence of SOC is an equilibrium point where SOC losses resulting from continuous decomposition and SOC gains due to SOC protection are balanced. We show that we can describe the temporal dynamics of SOC remarkably well (average and median R2 = 0.75) in publicly available SOC time series from experiments that investigated the effects of agricultural practices in arable soils. The predictive power of our simplistic model is not meant to compete with that of current multi-pool SOC models or recent developments that include microbial loops. The simplicity of our analysis can, however, show how the conceptual distinction between the forces that control SOC loss and gain, and their equilibrium, can shed light on SOC dynamics. Specifically, our analysis shows that, regardless of specific mechanisms, the persistence of SOC will depend on the ultimate equilibrium between SOC gains and losses, which may depend on environmental (e.g., temperature) and ecological (e.g., spatially structured microbial activities) factors and the relative roles of these factors. Future experimental studies should quantify these roles to formulate a new generation of SOC dynamics model.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,035 |
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 ».