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Enregistrement W4394247312 · doi:10.6084/m9.figshare.22227043.v3

Supplementary original data

2023· dataset· en· W4394247312 sur OpenAlexaff
Kangcheng Zhang, Yunpeng Qiu, Yunfeng Zhao, Shuhong Wang, Jun Deng, Mengfei Chen, Xinyu Xu, Hao Wang, Tongshuo Bai, Tangqing He, Yi Zhang, Huaihai Chen, Yì Wáng, Shuijin Hu

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ongoing climate change is predicted to induce more weather extremes such as frequent drought and high-intensity precipitation events, causing more severe drying-rewetting cycles in soil. However, it remains largely unknown how these changes will affect soil nitrogen (N)-cycling microbes and the emissions of potent greenhouse gas nitrous oxide (N2O). Utilizing a field precipitation manipulation in a semi-arid grassland on the Loess Plateau, we examined how precipitation reduction (ca. −30%) influenced soil N2O and carbon dioxide (CO2) emissions in field, and in a complementary lab-incubation with simulated drying-rewetting cycles. Results obtained showed that precipitation reduction stimulated plant root turnover and N-cycling processes, enhancing soil N2O and CO2 emissions in field, particularly after each rainfall event. Also, high-resolution isotopic analyses revealed that field soil N2O emissions primarily originated from nitrification process. The incubation experiment further showed that in field soils under precipitation reduction, drying-rewetting stimulated N mineralization and ammonia-oxidizing bacteria in favor of genera Nitrosospira and Nitrosovibrio, increasing nitrification and N2O emissions. These findings suggest that moderate precipitation reduction, accompanied with changes in drying-rewetting cycles under future precipitation scenarios, may enhance N cycling processes and soil N2O emissions in semi-arid ecosystems, feeding positively back to the ongoing climate change.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,742
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7420,553

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,197 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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