Subarctic soil carbon losses after deforestation for agriculture depend on permafrost abundance
Notice bibliographique
Résumé
The northern circumpolar permafrost region is experiencing considerable warming due to climate change, which is allowing agricultural production to expand into regions of discontinuous and continuous permafrost. The conversion of forests to arable land might further enhance permafrost thaw and affect soil organic carbon (SOC) that had previously been protected by frozen ground. The interactive effect of permafrost abundance and deforestation on SOC stocks has hardly been studied. In this study, soils were sampled on 18 farms across the Yukon on permafrost and non-permafrost soils to quantify the impact of land-use change from forest to cropland and grassland on SOC stocks. Furthermore, the soils were physically and chemically fractionated to assess the impact of land-use change on different functional pools of SOC. On average, permafrost-affected forest soils lost 15.6 ± 21.3% of SOC when converted to cropland and 23.0 ± 13.0% when converted to grassland. No permafrost was detected in the deforested soils, indicating that land-use change strongly enhanced warming and subsequent thawing. In contrast, the change in SOC at sites without permafrost was not significant but had a slight tendency to be positive. SOC stocks were generally lower at sites without permafrost under forest. Furthermore, land-use change increased mineral-associated SOC, while the fate of particulate organic matter (POM) after land-use change depended on permafrost occurrence. Permafrost soils showed significant POM losses after land-use change, while grassland sites without permafrost gained POM in the topsoil. The results showed that the fate of SOC after land-use change greatly depended on the abundance of permafrost in the pristine forest, which was driven by climatic conditions more than by soil properties. It can be concluded that in regions of discontinuous permafrost in particular, initial conditions in forest soils should be considered before deforestation to minimize its climate impact.
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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».