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Enregistrement W4380077697 · doi:10.1111/gcb.16813

Mapping global soil acidification under N deposition

2023· review· en· W4380077697 sur OpenAlexafffund
Chen Chen, Wenya Xiao, Han Y. H. Chen

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTerrestrial ecosystemEcosystemSoil acidificationEnvironmental scienceWetlandDeposition (geology)Environmental chemistrySoil waterBiodiversitySoil pHGrasslandGlobal changeNutrientEcologySoil scienceChemistryClimate changeBiologyStructural basin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil pH is critically important in regulating soil nutrients and thus influencing the biodiversity and ecosystem functions of terrestrial ecosystems. Despite the ongoing threat of nitrogen (N) pollution especially in the fast-developing regions, it remains unclear how increasing N deposition affects soil pH across global terrestrial ecosystems. By conducting a global meta-analysis with paired observations of soil pH under N addition and control from 634 studies spanning major types of terrestrial ecosystems, we show that soil acidification increases rapidly with N addition amount and is most severe in neutral-pH soils. Grassland soil pH decreases most strongly under high N addition while wetlands are the least acidified. By extrapolating these relationships to global mapping, we reveal that atmospheric N deposition leads to a global average soil pH decline of -0.16 in the past 40 years and regions encompassing Eastern United States, Southern Brazil, Europe, and South and East Asia are the hotspots of soil acidification under N deposition. Our results highlight that anthropogenically amplified atmospheric N deposition has profoundly altered global soil pH and chemistry. They suggest that atmospheric N deposition is a major threat to global terrestrial biodiversity and ecosystem functions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,767

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,158 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations116
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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