Microbes drive global soil nitrogen mineralization and availability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Soil net nitrogen mineralization rate (N min ), which is critical for soil nitrogen availability and plant growth, is thought to be primarily controlled by climate and soil physical and/or chemical properties. However, the role of microbes on regulating soil N min has not been evaluated on the global scale. By compiling 1565 observational data points of potential net N min from 198 published studies across terrestrial ecosystems, we found that N min significantly increased with soil microbial biomass, total nitrogen, and mean annual precipitation, but decreased with soil pH. The variation of N min was ascribed predominantly to soil microbial biomass on global and biome scales. Mean annual precipitation, soil pH, and total soil nitrogen significantly influenced N min through soil microbes. The structural equation models ( SEM ) showed that soil substrates were the main factors controlling N min when microbial biomass was excluded. Microbe became the primary driver when it was included in SEM analysis. SEM with soil microbial biomass improved the N min prediction by 19% in comparison with that devoid of soil microbial biomass. The changes in N min contributed the most to global soil NH 4 + ‐N variations in contrast to climate and soil properties. This study reveals the complex interactions of climate, soil properties, and microbes on N min and highlights the importance of soil microbial biomass in determining N min and nitrogen availability across the globe. The findings necessitate accurate representation of microbes in Earth system models to better predict nitrogen cycle under global change.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».