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Enregistrement W3032563911 · doi:10.1016/j.cosust.2020.03.008

Soil N intensity as a measure to estimate annual N2O and NO fluxes from natural and managed ecosystems

2020· article· en· W3032563911 sur OpenAlexaff
Zhisheng Yao, David E. Pelster, Chunyan Liu, Xunhua Zheng, Klaus Butterbach‐Bahl

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Environmental Sustainability · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaNational Key Research and Development Program of ChinaDeutsche ForschungsgemeinschaftKarlsruhe Institute of Technology
Mots-clésEnvironmental scienceEcosystemTerrestrial ecosystemNitrous oxideGreenhouse gasAtmospheric sciencesIntensity (physics)AgricultureSoil scienceHydrology (agriculture)EcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As natural and managed terrestrial ecosystems are major sources of the potent greenhouse gas nitrous oxide (N2O) and of the atmospheric pollutant nitric oxide (NO), predicting the source strengths of these ecosystems is central to understanding and sustainably managing the N-oxides fluxes. Here we reviewed 82 high temporal resolution datasets on N2O and 57 on NO fluxes collected from multi-site and multi-year field measurements, including grasslands, forests, and agricultural crops, to assess whether soil N intensity, that is, the time-weighted sum of soil NH4+ and/or NO3− concentrations, can be used to estimate annual N-oxides emissions. We show that soil N intensity alone can accurately predict annual N2O and NO emissions, and that the N2O emission strength is exponentially related to the soil inorganic N load. Thus, measuring soil inorganic N loads should improve current estimates of N-oxide emissions from global terrestrial ecosystems, and open possibilities for monitoring N2O mitigation efforts.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations35
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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