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Enregistrement W4313197678 · doi:10.1038/s43016-022-00657-x

Expanding agroforestry can increase nitrate retention and mitigate the global impact of a leaky nitrogen cycle in croplands

2022· article· en· W4313197678 sur OpenAlexaff
Ahmed S. Elrys, Yves Uwiragiye, Yanhui Zhang, Mohamed K. Abdel-Fattah, Zhao-xiong Chen, Huimin Zhang, Lei Meng, Jing Wang, Tongbin Zhu, Yi Cheng, Jinbo Zhang, Zucong Cai, Scott X. Chang, Christoph Müller

Notice bibliographique

RevueNature Food · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEdaphicEnvironmental scienceCyclingCarbon cycleNitrogen cycleEcosystemSoil carbonBiogeochemical cycleTerrestrial ecosystemClimate changeGlobal changeEcologyNitrogenAgronomySoil scienceSoil waterGeographyForestryChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The internal soil nitrogen (N) cycle supplies N to plants and microorganisms but may induce N pollution in the environment. Understanding the variability of gross N cycling rates resulting from the global spatial heterogeneity of climatic and edaphic variables is essential for estimating the potential risk of N loss. Here we compiled 4,032 observations from 398 published 15 N pool dilution and tracing studies to analyse the interactions between soil internal potential N cycling and environmental effects. We observed that the global potential N cycle changes from a conservative cycle in forests to a less conservative one in grasslands and a leaky one in croplands. Structural equation modelling revealed that soil properties (soil pH, total N and carbon-to-N ratio) were more important than the climate factors in shaping the internal potential N cycle, but different patterns in the potential N cycle of terrestrial ecosystems across climatic zones were also determined. The high spatial variations in the global soil potential N cycle suggest that shifting cropland systems towards agroforestry systems can be a solution to improve N conservation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations142
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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