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Enregistrement W3128157541 · doi:10.1002/essoar.10501798.1

Subsoil organic carbon response to land use in mountain soils

2020· article· en· W3128157541 sur OpenAlexaboutno aff
Stéphanie Grand, Magalì Matteodo, Anaïs Fayolle, Valentine Turberg, David Sebag, Pascal Vittoz, Eric Verrecchia

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsoilTopsoilSoil waterEnvironmental scienceSoil carbonSoil organic matterSoil scienceBorealHydrology (agriculture)Geology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soils of mountain regions are estimated to contain large amounts of organic matter (OM), equivalent to stocks found in high-latitude boreal and tundra soils. Mountain environments are also experiencing profound changes in land management under the influence of socio-economic pressures as well as the need to adapt to climate change, which is occurring at a faster rate than in lowland areas. These anthropogenic impacts are expected to strongly affect soil OM storage. Most studies of land-use change have however focused on topsoil OM; whether similar trends will hold true for subsoil OM remains unknown. Using Rock-Eval pyrolysis as a proxy for soil OM dynamics, we showed that the hierarchy of controls on OM properties and transformations varied greatly with increasing soil depth. In the topsoil, OM properties were related to the nature of plant inputs, their degree of in-mixing with the mineral matrix and the occurrence of seasonal water saturation. In the subsoil however, the foremost predictors of OM properties were geochemical parameters. This shift in the nature of determinants of OM dynamics indicates that shallow and deep soil OM pools should respond differently to external forcings. Podzolic profiles showed the strongest decoupling of topsoil and subsoil OM properties. We focused on this soil type to specifically investigate the effects of land use on subsoil OM. We selected field sites from the Coastal Range of British Columbia, Canada and the Pennine Alps, Switzerland representing undisturbed and managed forest, shrubland and pasture. Samples were analyzed for organic C content, OM quality and reactive mineralogy. Results showed that herbaceous cover was associated with an increase in topsoil but not subsoil OM. In the subsoil, variations in OM content and properties were associated with changes in reactive Al and Fe mineral phases. Overall, our data indicate that organo-mineral and organo-metal interactions are of prime importance to OM accumulation in the subsoil, and that understanding the response of deep soil C stocks to land use change will require consideration of the geochemical and mineralogical environment. Our results further suggest that so-called reactive mineral phases may themselves be impacted by land use, in turn affecting deep soil C stabilization and destabilization processes.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,189

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations0
Publié2020
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