Chemistry and Associations of Carbon in Water-Stable Soil Aggregates from a Long-Term Temperate Agroecosystem and Implications on Soil Carbon Stabilization
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to understand the effects of long-term agricultural management on soil organic carbon (SOC) stabilization/storage in aggregates. Carbon near-edge X-ray absorption fine structure spectroscopy (C-NEXAFS), 13 C nuclear magnetic resonance ( 13 C NMR), and wet chemical analyses were employed to characterize SOC and organo-mineral associations. Soils were from a corn system (Kansas, USA; > 22 years), comparing till and no-till, with fertilizer treatments (manure/compost and chemical). Results showed high concentrations of SOC/amorphous Fe and enhanced SOC stabilization in manure/compost added soils. Various degrees of decomposition were evident by C-NEXAFS with aromatic (22%–40%) and carboxylic C (20%–45%) being abundant in all aggregates. Microaggregate-associated SOC showed more enhanced aromaticity than other aggregates. Some aggregates from tilled soils had increased aliphaticity in SOC than its counterpart no-till. Humic acid-associated OC (by 13 C NMR) showed enhanced aliphaticity with decreasing aggregate sizes. Our results showed that the SOC stabilization/storage occurs due to chemical, mineralogical, and biological mechanisms stimulated by management.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».