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Enregistrement W2936011658 · doi:10.3390/soilsystems3020028

The Case for Digging Deeper: Soil Organic Carbon Storage, Dynamics, and Controls in Our Changing World

2019· article· en· W2936011658 sur OpenAlexaff
Cole D. Gross, Robert B. Harrison

Notice bibliographique

RevueSoil Systems · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil carbonBiogeochemical cycleEnvironmental scienceEcosystemCarbon cycleCyclingCarbon sequestrationClimate changeGlobal changeSoil waterEarth scienceEnvironmental resource managementEcologySoil scienceGeographyForestryGeologyCarbon dioxideBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most of our terrestrial carbon (C) storage occurs in soils as organic C derived from living organisms. Therefore, the fate of soil organic C (SOC) in response to changes in climate, land use, and management is of great concern. Here we provide a unified conceptual model for SOC cycling by gathering the available information on SOC sources, dissolved organic C (DOC) dynamics, and soil biogeochemical processes. The evidence suggests that belowground C inputs (from roots and microorganisms) are the dominant source of both SOC and DOC in most ecosystems. Considering our emerging understanding of SOC protection mechanisms and long-term storage, we highlight the present need to sample (often ignored) deeper soil layers. Contrary to long-held biases, deep SOC—which contains most of the global amount and is often hundreds to thousands of years old—is susceptible to decomposition on decadal timescales when the environmental conditions under which it accumulated change. Finally, we discuss the vulnerability of SOC in different soil types and ecosystems globally, as well as identify the need for methodological standardization of SOC quality and quantity analyses. Further study of SOC protection mechanisms and the deep soil biogeochemical environment will provide valuable information about controls on SOC cycling, which in turn may help prioritize C sequestration initiatives and provide key insights into climate-carbon feedbacks.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,011
Communication savante0,0070,023
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations173
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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