Unexpected microbial metabolic responses to elevated temperatures and nitrogen addition in subarctic soils under different land-use
Notice bibliographique
Résumé
This repository contains all necessary raw data as well as the R code used to conduct statistical analysis and create figures of the publication Unexpected microbial metabolic responses to elevated temperatures and nitrogen addition in subarctic soils under different land-use Julia Schroeder1, Tino Peplau1, Edward Gregorich2, Christoph C. Tebbe3, Christopher Poeplau1 1 Thünen Institute of Climate-Smart Agriculture, Bundesallee 68, 38116 Braunschweig, Germany2 Research and Development Centre, Central Experimental Farm, Agriculture and Agri-Food Canada, Ottawa, Canada3 Thünen Institute of Biodiversity, Bundesallee 65, 38116 Braunschweig, Germany DOI: https://doi.org/10.1007/s10533-022-00943-7 This study investigated how subarctic soils under different land use will respond to warming and increasing N availability to allow for better predictions of C cycling under global change. The short-term temperature sensitivity as well as N-input effects on microbial CUE, respiration, growth and turnover were assessed in a one-day incubation experiment according to the 18O-CUE approach. The warming and N response of SOM decomposition were assessed in a 50-days incubation experiment via measurement of cumulative respiration. Both experiments were conducted with the following three treatments: incubation at 10 °C, incubation at 20 °C, and incubation at 20 °C plus N-fertiliser addition at an amendment rate of 100 kg N ha-1. The response to warming or N addition were expressed as response ratios RRT = 20°C/10°C and RRN = 20°C+N/20°C for warming and N response, respectively. The R code was developed under R v3.6.3 and adapted to work under version R v.4.1.2. The repository includes the following files: general_soil_parameters_per_sample.csv - general soil data for each field sample (n=27) general_soil_parameters_per_plot.csv - general soil data assessed on pooled replicated field samples (n=9) respiration_over_50d_incubation.csv - respiration rate and cumulative respiration for each time-point and laboratory sample over the 50-days incubation sample_data.csv - data measured for each laboratory sample (n=81) Warming_and_nitrogen_response_of_CUE_in_subarctic_soils.Rproj - Rproject (load project to work on provided scripts and data) load_data_script.R - loads required data absolute_values_script.R - summary of absolute ranges of parameters per land-use type and site absolute_linear_mixed_effects_model_script.R - run statistical analysis correlograms_absolute_soil_params_script.R - correlation analysis to identify what drives absolute values plot_correlations_absolute_soil_params_script.R - plot drivers of CUE and cumulative respiration RRT_RRN_calculation_script.R - calculates response ratios plot_RRT_RRN_script.R - plot response ratios RRT_RRN_linear_mixed_effects_models_script.R - run statistical analysis correlograms_RRT_RRN_soil_param_script.R - correlation analysis to identify drivers of response ratios plot_correlations_RRT_RRN_soil_params_script.R - plot drivers of response ratios RRT_RRN_resprate_cumulresp_over_time_50d_incubation_script.R - plot response ratios over time course
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».