Fine silt and clay content is the main factor defining maximal C and N accumulations in soils: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract When studying carbon (C) sequestration in soil, it is necessary to recognize the maximal storage potential and the main influencing factors, including the climate, land use, and soil properties. Here, we hypothesized that the silt and clay contents in soils as well as the clay mineralogy are the main factors affecting the maximal C and N storage levels of soils. This hypothesis was evaluated using a database containing the organic C contents of topsoils separated by ultrasonic dispersion to determine the particle size fractions. The slopes of the linear regressions between the C contents in silt and clay to the soil organic C (SOC) and between the N contents in silt and clay to the total N content were independent of the clay mineralogy (2:1, 1:1, calcareous soil, amorphous clays), climate type (tropical, temperate, and Mediterranean), and land use type (cropland, grassland, and forest). This clearly shows that the silt and clay content is the main factor defining an upper SOC level, which allowed us to propose a generalized linear regression (R 2 > 0.95) model with a common slope, independent of the land use and climate type, to estimate the soil C sequestration potential. The implications of these findings are as follows: (1) a common slope regression was accurately calculated (0.83 ± 0.02 for C-silt + clay < 63 μm and 0.81 ± 0.02 for C-silt + clay < 20 μm) and (2) there was no asymptotic pattern found to support the existence of an SOC saturation pool.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».