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Enregistrement W4220981841 · doi:10.3389/fsoil.2022.812249

Estimating Mineral-Associated Organic Carbon Deficits in Soils of the Okanagan Valley: A Regional Study With Broader Implications

2022· article· en· W4220981841 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Soil Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésSoil waterSiltSoil carbonTotal organic carbonOrganic matterSoil organic matterEnvironmental scienceSoil scienceEnvironmental chemistrySoil textureSorptionChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To successfully reduce atmospheric CO 2 by sequestering additional soil carbon, it is essential to understand the potential of a given soil to store carbon in a stable form. Carbon that has formed organo-mineral complexes with silt and clay particles is believed to be less susceptible to decay than non-complexed, or particulate, organic carbon. Using direct measurements of mineral associated organic matter (MAOC) on a subset of samples, and an approach developed previously for primarily allophanic soils, we took a modeling approach to estimate MAOC for 537 samples of much coarser and younger soils from 99 non-cultivated and agricultural sites in the Okanagan Valley, British Columbia, Canada. Using specific surface area (SSA) or soil texture as indicators of the mineral surface area available for sorption of organic matter, we used both Random Forest (RF) and Stepwise Multiple Regression with Akaike Information Criterion (SMR) to determine a best fit model for predicting MAOC. Random Forest modeling using SSA in addition to total SOC, exchangeable calcium, exchangeable potassium, and soil pH performed better than SMR for determining MAOC in these soils ( R 2 : 0.790 for RF; R 2 : 0.713 for SMR). To determine if a MAOC deficit existed for these soils, we then applied a quantile regression approach wherein the predicted 90th quantile of MAOC represents the MAOC formation capacity. We determined that MAOC deficits were present in all soils and increased with depth. Moreover, clay rich soils had greater MAOC deficits (1.62 g kg −1 for 0–15 cm, 4.01 g kg −1 for 15–30 cm, and 5.80 g kg −1 for 30–60 cm), than sandier soils (1.01 g kg −1 for 0–15 cm, 2.72 g kg −1 for 15–30 cm, and 3.69 g kg −1 for 30–60 cm). Furthermore, the upper 30 cm of these soils have the potential to increase MAOC stocks by 29% (48.0 million kg of MAOC over 8,501 ha) before they reach formation capacity. This study highlights the variability in MAOC formation capacity of soils with different physicochemical properties and provides a framework for estimating MAOC concentrations and deficits for soils with a wide range of physicochemical properties.

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,204 · 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