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Enregistrement W2982653731 · doi:10.1038/s41467-019-12948-2

Soil net nitrogen mineralisation across global grasslands

2019· article· en· W2982653731 sur OpenAlexaff
Anita C. Risch, Stephan Zimmermann, Raúl Ochoa‐Hueso, M. Schütz, Beat Frey, Jennifer Firn, Philip A. Fay, Frank Hagedorn, Elizabeth T. Borer, Eric W. Seabloom, W. Stanley Harpole, Johannes M. H. Knops, Rebecca L. McCulley, Arthur A. D. Broadbent, Carly Stevens, Maria L. Silveira, Peter B. Adler, Selene Báez, Lori Biederman, John M. Blair, Cynthia S. Brown, Maria C. Caldeira, Scott L. Collins, Pedro Daleo, A. di Virgilio, Anne Ebeling, Nico Eisenhauer, Ellen Esch, Anu Eskelinen, Nicole Hagenah, Yann Hautier, Kevin Kirkman, Andrew S. MacDougall, Joslin L. Moore, Sally A. Power, Suzanne M. Prober, Christiane Roscher, Mahesh Sankaran, Julia Siebert, Karina L. Speziale, Pedro M. Tognetti, Risto Virtanen, Laura Yahdjian, Barbara Moser

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesDeutsches Zentrum für integrative Biodiversitätsforschung Halle-Jena-LeipzigUniversidad de Buenos AiresNature ConservancyDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversity of MinnesotaNational Science Foundation
Mots-clésEnvironmental scienceMineralization (soil science)CyclingNitrogen cycleGrasslandBiomass (ecology)NutrientEcologySoil waterSoil scienceNitrogenChemistryBiologyGeographyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Soil nitrogen mineralisation (N min ), the conversion of organic into inorganic N, is important for productivity and nutrient cycling. The balance between mineralisation and immobilisation (net N min ) varies with soil properties and climate. However, because most global-scale assessments of net N min are laboratory-based, its regulation under field-conditions and implications for real-world soil functioning remain uncertain. Here, we explore the drivers of realised (field) and potential (laboratory) soil net N min across 30 grasslands worldwide. We find that realised N min is largely explained by temperature of the wettest quarter, microbial biomass, clay content and bulk density. Potential N min only weakly correlates with realised N min , but contributes to explain realised net N min when combined with soil and climatic variables. We provide novel insights of global realised soil net N min and show that potential soil net N min data available in the literature could be parameterised with soil and climate data to better predict realised N min .

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations145
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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