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Enregistrement W4283584257 · doi:10.3389/fenvs.2022.909683

Spring Freeze–Thaw Stimulates Greenhouse Gas Emissions From Agricultural Soil

2022· article· en· W4283584257 sur OpenAlexafffund
Emmanuel A. Badewa, Chun C. Yeung, Fereidoun Rezanezhad, Joann K. Whalen, Maren Oelbermann

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Environmental Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of WaterlooMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsMcGill University
Mots-clésDigestateCompostBiosolidsGreenhouse gasChemistryNitrous oxideCarbon dioxideEnvironmental chemistryMethaneFertilizerEnvironmental scienceAgronomyAnimal scienceAnaerobic digestionEnvironmental engineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In temperate cold regions, the gradual resurgence of soil microbial activity during spring freeze-thaw events is frequently associated with greenhouse gas emissions. Enhanced greenhouse gas fluxes during spring freeze-thaw are related to the mineralization of bioavailable substrates, which may be elevated when soil is amended with organic residues (e.g., biobased residues such as compost, digestate, biosolids). The objective of this study was to determine the impact of biobased residues, compared to urea fertilizer, on greenhouse gas emissions during spring freeze-thaw events. The field treatments included urea (170 kg N ha−1 y−1), composted food waste (240 kg N ha−1 y−1), hydrolyzed biosolids (215 kg N ha−1 y−1), and anaerobic digestate (231 kg N ha−1 y−1). Headspace gases were sampled from a closed static chamber in each replicate plot (n = 4) and categorized with three transient spring freeze-thaw phases (waterlogged, wet, and dry). Among the treatments, nitrous oxide (N2O) flux was significantly different (p < 0.05) where compost had the highest emission and digestate lowest while carbon dioxide (CO2) and methane (CH4) fluxes were not significantly different (p > 0.05). The greenhouse gas fluxes were significantly different among the freeze-thaw events (p < 0.05) likely due to intense microbial activity and anaerobic conditions. The CO2 and CH4 emissions were related to N2O emission (p < 0.05), and soil temperature strongly correlated with CO2 fluxes. This suggested that soil warming driven by ambient conditions as well as the type and quantity of carbon input influenced soil microbial activity, leading to greenhouse gases production. Therefore, soil amended with biobased residues may either increase or reduce greenhouse gas fluxes during spring freeze-thaw events depending on the source and production method of the organic material.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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 savante0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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