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Enregistrement W4392579557 · doi:10.5194/egusphere-egu24-9819

The inclusion of trees and the introduction of non-native earthworms may increase greenhouse gas emissions from riparian buffer strips.  

2024· preprint· en· W4392579557 sur OpenAlexaff
Gabriel Boilard, Ashley Cameron, Petr Šimek

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInvertebrate Taxonomy and Ecology
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRiparian bufferGreenhouse gasEarthwormRiparian zoneNative forestEnvironmental scienceInclusion (mineral)Buffer stripAgroforestryEcologyChemistryBiologyMineralogyHabitatSurface runoff

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forested riparian buffer strips (FRBS) are common in temperate agroecosystems due to their ability to sequester nutrients from agricultural runoff and to sequester carbon. The full environmental benefits of FRBS can only be evaluated, however, by accounting for a wide range of criteria that go beyond stream water quality. For example, it is important to determine the net greenhouse gas (GHG) balance of FRBS relative to adjacent agricultural fields. It is also important to identify the factors controlling these GHG emissions in order to propose optimal FRBS designs that maximize their environmental benefits. One such factor is the spread of non-native earthworms, whose burrowing activities may modify soil emission rates of CO2, N2O and CH4. To test the effects of earthworms on GHG emissions, microcosm studies were conducted using a replicated factorial design comprising of three soil origins (deciduous FRBS, coniferous FRBS, agricultural field) × two soil textures (field conditions, high clay) × three EW life habits (anecic, endogeic, no earthworms). At different intervals over the course of a 10-week trial, we measured net CO2 emissions under aerobic conditions, as well as potential N2O emissions in microcosms amended with acetylene gas. In a separate trial using the same experimental design, we measured gross production and consumption rates of CH4, in both aerobic and anaerobic conditions, using an 13CH4 isotope dilution technique. Anecic earthworms had a positive effect on soil CO2 and denitrification, which decreased after a few weeks. Increasing soil clay content had a negative effect on the emission of these two GHGs. Additionally, soils from FRBS emitted more CO2, N2O and CH4 than soils from agricultural fields. Gross CH4 consumption rates were greater under aerobic than aerobic conditions, especially under deciduous trees. Results suggest that the inclusion of trees in riparian buffer strips combined with the introduction of non-native earthworm species could substantially increase GHG emissions of agroecosystems and mitigate the environmental benefits of FRBS.(Note: The first and second authors contributed equally to this presentation).

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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