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Enregistrement W4323569779 · doi:10.3390/environments10030048

Qualitative and Quantitative Changes in Soil Organic Compounds in Central European Oak Forests with Different Annual Average Precipitation

2023· article· en· W4323569779 sur OpenAlexaff
István Fekete, Ornella Francioso, Myrna J. Simpson, Paola Gioacchini, Daniela Montecchio, Imre Berki, Norbert Móricz, Katalin Juhos, Áron Béni, Zsolt Kotroczó

Notice bibliographique

RevueEnvironments · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil waterSoil carbonEnvironmental chemistryEnvironmental scienceSoil organic matterLeaching (pedology)Total organic carbonChemistryCarbon fibersPrecipitationSoil scienceSoil testMaterials scienceMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The various climate scenarios consistently predict warming and drying of forests in Hungary. Soils play a significant role in the long-term sequestration of atmospheric CO2, while in other cases they can also become net carbon emitters. Therefore, it is important to know what can be expected regarding future changes in the carbon storage capacity of soils in forests. We used precipitation gradient studies to solve this problem, using a type of “space–time” substitution. In this research, we primarily examined the quality parameters of soil organic matter (SOM) to investigate how climate change transforms the ratio of the main SOM compound groups in soils. For our studies, we applied elemental and 13C and 15N isotopic ratio analysis, NMR analysis, FT-IR spectra analysis, thermogravimetric and differential thermal analyses to measure SOM chemistry in samples from different oak forests with contrasting mean annual precipitation from Central Europe. Our results showed that soil organic carbon (SOC) was lower in soils of humid forests due to the enhanced decomposition processes and the leaching of Ca, which stabilizes SOM; however, in particular, the amount of easily degradable SOM compounds (e.g., thermolabile SOM, O-alkyl carbon, carboxylic and carbonyl carbon) decreased. In dry forest soils, the amount of recalcitrant SOM (e.g., thermostable SOM, alkyl carbon, aromatic and phenolic carbon and organo–mineral complexes stabilized by Ca increased, but the amount of easily degradable SOM increased further. The main conclusion of our study is that SOC can increase in forests that become drier, compensating somewhat for the decrease in forest plant biomass.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,247
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'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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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