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Enregistrement W3009213601 · doi:10.1016/j.gca.2020.02.034

Nitrogen speciation and transformations in fire-derived organic matter

2020· article· en· W3009213601 sur OpenAlexaff
Dorisel Torres-Rojas, Rachel Hestrin, Dawit Solomon, Adam Gillespie, James J. Dynes, Tom Regier, Johannes Lehmann

Notice bibliographique

RevueGeochimica et Cosmochimica Acta · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)University of Guelph
Organismes subventionnairesFondation des FondateursBill and Melinda Gates FoundationNational Science Foundation
Mots-clésChemistryNitrogenPyrolysisTolueneAromaticityEnvironmental chemistryMineralization (soil science)Organic matterCharringOrganic chemistryMolecule

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vegetation fires are known to have broad geochemical effects on carbon (C) cycles in the Earth system, yet limited information is available for nitrogen (N). In this study, we evaluated how charring organic matter (OM) to pyrogenic OM (PyOM) altered the N molecular structure and affected subsequent C and N mineralization. Nitrogen near-edge X-ray absorption fine structure (NEXAFS) of uncharred OM, PyOM, PyOM toluene extract, and PyOM after toluene extraction were used to predict PyOM-C and -N mineralization potentials. PyOM was produced from three different plants (e.g. Maize-Zea mays L.; Ryegrass-Lollium perenne L.; and Willow-Salix viminalix L.) each with varying initial N contents at three pyrolysis temperatures (350, 500 and 700 °C). Mineralization of C and N was measured from incubations of uncharred OM and PyOM in a sand matrix for 256 days at 30 °C. As pyrolysis temperature increased from 350 to 700 °C, aromatic CN in 6-membered rings (putative) increased threefold. Aromatic CN in 6-membered oxygenated ring increased sevenfold, and quaternary aromatic N doubled. Initial uncharred OM-N content was positively correlated with the proportion of heterocyclic aromatic N in PyOM (R2 = 0.44; P < 0.0001; n = 42). A 55% increase of aromatic N heterocycles at high OM-N content, when compared to low OM-N content, suggests that higher concentrations of N favor the incorporation of N atoms into aromatic structures by overcoming the energy barrier associated with the electronic and atomic configuration of the C structure. A ten-fold increase of aromatic CN in 6-membered rings (putative) in PyOM (as proportion of all PyOM-N) decreased C mineralization by 87%, whereas total N contents and C:N ratios of PyOM had no effects on C mineralization of PyOM-C for both pyrolysis temperatures (for PyOM-350 °C, R2 = 0.15; P < 0.27; for PyOM-700 °C, R2 = 0.22; P < 0.21). Oxidized aromatic N in PyOM toluene extracts correlated with higher C mineralization, whereas aromatic N in 6-membered heterocycles correlated with reduced C mineralization (R2 = 0.56; P = 0.001; n = 100). Similarly, aromatic N in 6-membered heterocycles in PyOM remaining after toluene extraction reduced PyOM-C mineralization (R2 = 0.49; P = 0.0006; n = 100). PyOM-C mineralization increased when N atoms were located at the edge of the C network in the form of oxidized N functionalities or when more N was found in PyOM toluene extracts and was more accessible to microbial oxidation. These results confirm the hypothesis that C persistence of fire-derived OM is significantly affected by its molecular N structure and the presented quantitative structure-activity relationship can be utilized for predictive modeling purposes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations42
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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