MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3105895062 · doi:10.1080/00103624.2020.1836205

Non-instrumental Real-time Soil Respiration Rate and Soil Microbial Biomass Carbon Determinations

2020· article· en· W3105895062 sur OpenAlexaboutno aff
Yuch Ping Hsieh, George A. Anderson, Robert O. Miller, Djanan Nemours

Notice bibliographique

RevueCommunications in Soil Science and Plant Analysis · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRespirometerSoil respirationBiomass (ecology)Soil waterSoil carbonEnvironmental scienceSoil testEnvironmental chemistryRespirationIncubationRespiration rateCarbon fibersSoil scienceChemistryAgronomyBotanyBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil microbial property is one of the fundamental indicators of soil health and quality, yet it has not been routinely examined in most soil testing protocols most likely due to the inconvenience of the current procedures. This study was initiated to validate a microrespirometry (MicroRes) method on real-time soil microbial respiration rate determinations with an infrared gas analyzer (IRGA) respirometer. The results showed that the two were agreeable (slope = 0.971, r2 = 0.977, n = 24). We then used the MicroRes, in place of an IRGA respirometer, to determine the substrate-induced-maximum-initial-respiration (SIR) microbial biomass carbon (SMBC) on the 63 soil samples collected from 28 states of the US and three provinces of Canada. We also determined the10-day incubation mineralized carbon after rewetting the dried soils on the 63 soil samples. The SIR-SMBC determined correlated well with the 10-day incubation mineralized carbon (slope = 0.688, r2 = 0.816, n = 63). MicroRes is a much simpler and cost-effective alternative to IRGA respirometers in real-time soil respiration rate and SIR-SMBC determinations. Its application makes routine real-time soil microbial property examinations possible under laboratory or filed conditions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,810
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCommunications in Soil Science and Plant AnalysisMême sujetSoil Carbon and Nitrogen DynamicsTravaux en français237 207