Soil organic carbon along a geothermal gradient in North-West Canada
Notice bibliographique
Résumé
Global warming will increase soil microbial activity and thus catalyse the mineralisation of soil organic carbon (SOC). Predicting the dynamics of soil organic carbon in response to warming is crucial but associated with large uncertainties, owing to experimental limitations. Most studies use in-vitro incubation experiments or relatively short-term in-situ soil warming experiments. Long-term observations on the consequences of soil warming on whole-profile SOC are still rare. Here, we used a long-term geothermal gradient in North-West Canada to study effects of warming on quantity and quality of SOC in an aspen forest ecosystem. The Takhini hot springs are located within the region of discontinuous permafrost in the southern Yukon Territory, Canada. The springs warm the surrounding soil constantly and lead to a horizontal temperature gradient of approximately 10°C within a radius of 100 meters. As these natural springs heat the ground for centuries and the forest ecosystem surrounding the springs is relatively homogenous, the site provides ideal conditions for observing long-term effects of soil warming on ecosystem properties. Soils were sampled at four different warming intensities to a depth of 80 cm and analysed for their SOC content and further soil properties in different depths. For the bulk soil, we found a significant negative relationship between soil temperature and SOC stocks. This confirms that climate change will most likely induce SOC loss and thus a positive climate- carbon cycle feedback loop. The response of five different SOC fractions to warming will also be presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».