MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4220852083 · doi:10.5194/egusphere-egu22-12925

Horticultural Additives influence soil biogeochemistry and increase CO2 emissions from peat

2022· preprint· en· W4220852083 sur OpenAlexaffabout
Bidhya Sharma, Nigel T. Roulet, Tim R. Moore, Klaus‐Holger Knorr, Henning Teickner, Isabel Strachan, Peter Douglas

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeatChemistryBiogeochemistryBulk densityNutrientBiogeochemical cyclePerliteEnvironmental chemistryAnimal scienceSoil waterEnvironmental scienceHorticultureSoil scienceEcologyBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peat is used as the chief ingredient of growing media in horticulture. The high cation exchange capacity, water retention capacity, low bulk density, and appropriate physical properties make peat-based growing media desirable for horticulture. Peat in its natural form is acidic and low in nutrient composition. Therefore, for suitability as a growing media, peat is mixed with liming agents, nutrients, surfactants, perlite among several other possible additives. Using lab incubations, we assessed the change in soil biogeochemistry and CO2 fluxes because of horticultural additives. We obtained samples of raw peat and additive mixed growing media (n=52) from four different peat extraction companies in Canada. Our analysis shows that the key soil biogeochemical parameters C: N ratio, pH, dissolved organic carbon, bulk density, C content differs significantly (p<0.01) between raw peat and growing media. There is a more than a two-fold increase in CO2 from growing media as compared to raw peat. Further experiment showed the longer-term contribution of carbonates borne CO2 to the total flux. IPCC (2007) calculates that all C from harvested peat is lost in the atmosphere in the first year. However, our initial results estimate less than 10% of peat C loss in the first year from growing media. Although the influence of horticultural additives in C loss from peat is significant, the current accounting from IPCC is an overestimation.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,214 · 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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetPeatlands and Wetlands Ecology→Travaux en français237 207→