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Enregistrement W4318981572 · doi:10.5194/egusphere-2022-1418-rc1

Comment on egusphere-2022-1418

2023· peer-review· en· W4318981572 sur OpenAlexafffund
Keri L. Bowering, Kate A. Edwards, Susan E. Ziegler

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésDissolved organic carbonSoil waterAmmoniumEnvironmental scienceNutrientOrganic matterTotal organic carbonEnvironmental chemistryFlux (metallurgy)Hydrology (agriculture)ChemistryEcologySoil scienceGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Dissolved organic matter (DOM) mobilized from the organic (O) horizons of forest soils is a temporally dynamic flux of carbon (C) and nutrients, and the fate of this DOM in downstream pools is dependent on the rate and pathways of water flow as well as its chemical composition. Here, we present observations of the composition of DOM mobilized weekly to monthly from O horizons in mature forest and adjacent harvested treatment plots. The study site was experimentally harvested, without replanting, 10-years prior to this study. Thus, the treatments differ significantly in terms of forest stand and soil properties, and interact differently with the regional hydrometeorological conditions. This presented an opportunity to investigate the role of forest structure relative to environmental variation on soil DOM mobilization. On an annual basis, fluxes of total dissolved nitrogen (TDN) and dissolved organic nitrogen (DON) were largest from the warmer and thinner O horizons of the harvested (H) treatment compared to the forest (F) treatment, however, neither phosphate or ammonium fluxes differed by treatment type. On a short-term basis in both H and F treatments, all fluxes were positively correlated to water input, and all concentrations were positively correlated to soil temperature and negatively correlated to water input. Soil moisture was negatively correlated to the C : N of DOM. These results suggest common seasonal controls on DOM mobilization regardless of harvesting treatment. Optical characterization of seasonally representative samples additionally supported a stronger control of season over harvesting. The chemical character of DOM mobilized during winter and snowmelt: lower C : N, higher SUVA and lower molecular weight of CDOM (higher spectral slope ratio), was representative of relatively more decomposed DOM, compared to that mobilized in summer and autumn. This shows that the decomposition of soil organic matter underneath a consistently deep snowpack is a key determinant of the composition of DOM mobilized from O horizons during winter and the hydrologically significant snowmelt period regardless of harvesting impact. Despite the higher proportion of aromatic DOM in the snowmelt samples, the rapid delivery of DOM from O to mineral horizons suggests that the snowmelt period is not likely to be a significant period of DOM sequestration by mineral soil. Rather, the higher molecular weight, high C : N DOM mobilized during slow and relatively infrequent delivery during summer and rapid, frequent delivery during autumn are more likely to support periods of mineral soil sequestration and increased export of fresher terrestrial DOM, respectively. Understanding these seasonal dynamics improves our ability to accurately portray the role of O horizon DOM in the downstream fate of carbon. It also helps to understand and anticipate the response of soil organic matter to a rapidly changing climate in northern latitudes and could improve our ability to manage forest carbon balance.

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)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,393
Score d'incertitude au seuil0,865

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0160,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3930,285

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,235 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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