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Enregistrement W2923822944 · doi:10.1111/ele.13258

Sensitivity of global soil carbon stocks to combined nutrient enrichment

2019· letter· en· W2923822944 sur OpenAlexaff
Thomas W. Crowther, Claire L. Riggs, Eric M. Lind, Elizabeth T. Borer, Eric W. Seabloom, Sarah E. Hobbie, E. R. Jasper Wubs, Peter B. Adler, Jennifer Firn, Laureano Gherardi, Nicole Hagenah, Kirsten Hofmockel, Johannes M. H. Knops, Rebecca L. McCulley, Andrew S. MacDougall, Pablo L. Peri, Suzanne M. Prober, Carly Stevens, Devin Routh

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2019
Typeletter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesUniversity of MinnesotaBundesministerium für Wirtschaftliche Zusammenarbeit und EntwicklungNational Science Foundation
Mots-clésEnvironmental scienceSoil carbonNutrientCarbon cycleCarbon fibersAgronomyGrasslandGlobal changeCarbon sequestrationSoil organic matterProductivityEcologyClimate changeSoil waterEcosystemSoil scienceCarbon dioxideBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Soil stores approximately twice as much carbon as the atmosphere and fluctuations in the size of the soil carbon pool directly influence climate conditions. We used the Nutrient Network global change experiment to examine how anthropogenic nutrient enrichment might influence grassland soil carbon storage at a global scale. In isolation, enrichment of nitrogen and phosphorous had minimal impacts on soil carbon storage. However, when these nutrients were added in combination with potassium and micronutrients, soil carbon stocks changed considerably, with an average increase of 0.04 KgCm −2 year −1 (standard deviation 0.18 KgCm −2 year −1 ). These effects did not correlate with changes in primary productivity, suggesting that soil carbon decomposition may have been restricted. Although nutrient enrichment caused soil carbon gains most dry, sandy regions, considerable absolute losses of soil carbon may occur in high‐latitude regions that store the majority of the world's soil carbon. These mechanistic insights into the sensitivity of grassland carbon stocks to nutrient enrichment can facilitate biochemical modelling efforts to project carbon cycling under future climate scenarios.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil0,737

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations134
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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