Grassland Management Influences the Response of Soil Respiration to Drought
Notice bibliographique
Résumé
Increasing soil carbon stocks in agricultural grasslands has a strong potential to mitigate climate change. However, large uncertainties around the drivers of soil respiration hinder our ability to identify management practices that enhance soil carbon sequestration. In a context where more intense and prolonged droughts are predicted in many regions, it is critical to understand how different management practices will temper drought-induced carbon losses through soil respiration. In this study, we compared the impact of changing soil volumetric water content during a drought on soil respiration in permanent grasslands managed either as grazed by dairy cows or as a mowing regime. Across treatments, root biomass explained 43% of the variability in soil respiration (p < 0.0001). Moreover, analysis of the isotopic composition of CO2 emitted from the soil, roots, and root-free soil suggested that the autotrophic component largely dominated soil respiration. Soil respiration was positively correlated with soil water content (p = 0.03) only for the grazed treatment. Our results suggest that the effect of soil water content on soil respiration was attributable mainly to an effect on root and rhizosphere activity in the grazed treatment. We conclude that farm management practices can alter the relationship between soil respiration and soil water content.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».