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Enregistrement W4394008357 · doi:10.1016/j.geoderma.2024.116875

Changes in plant lignin components and microbial necromass matter with subtropical forest restoration

2024· article· en· W4394008357 sur OpenAlexaff
Xiaolin Chen, Xiangyin Ni, Gaochao Zheng, Mingyan Hu, Han Y. H. Chen

Notice bibliographique

RevueGeoderma · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésLigninSubsoilTopsoilSoil carbonSoil organic matterChemistryOrganic matterEnvironmental chemistryEnvironmental scienceSoil waterSoil scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil organic carbon (SOC) represents the largest carbon reservoir in terrestrial ecosystems. Therefore, understanding how to enhance SOC is crucial for the global carbon cycle and atmospheric CO2 removal. While there has been reported on SOC accumulation following forest restoration efforts, changes in plant lignin and microbial necromass across soil fractions and depths remain unclear. To address this gap, we investigated the SOC-standardized concentrations of lignin phenols and amino sugars in bulk soil and soil fractions (particulate organic matter (POM) and mineral-associated organic matter (MAOM)) during subtropical forest restoration, as tracers for change in plant lignin components and microbial necromass respectively. Our findings indicate that forest restoration does not affect SOC concentrations, but does result in changes in plant lignin and microbial necromass. Specifically, in the subsoil, lignin phenols and amino sugars concentrations in bulk soil and soil fractions rise significantly with restoration time, with lignin phenols and amino sugars concentrations in bulk soil rising by 29.6% and 53.0%, respectively. This suggests that as forests recover, lignin and microbial necromass have a higher contribution to SOC accumulation in the subsoil, while the contribution of low-molecular plant-derived organic matter decreases. The relative change rate of lignin phenols (relative to SOC) is greater than that of amino sugars in POM in the topsoil, while in the subsoil, the relative change rate of amino sugars in MAOM is greater than that of lignin phenols. These results indicate that lignin in POM declines more rapidly than amino sugars during restoration, whereas in MAOM, amino sugars accumulate faster than lignin. Overall, these findings provide important insights into the regulation of SOC accumulation during forest restoration by the combination of plant lignin and microbial necromass in various stabilization pathways.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations33
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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