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Enregistrement W4396780840 · doi:10.1007/s11104-024-06685-9

Horticultural additives influence peat biogeochemistry and increase short-term CO2 production from peat

2024· article· en· W4396780840 sur OpenAlexafffundabout
Bidhya Sharma, Tim R. Moore, Klaus‐Holger Knorr, Henning Teickner, Peter Douglas, Nigel T. Roulet

Notice bibliographique

RevuePlant and Soil · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesUniversité du Québec à MontréalNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill UniversityCanadian Sphagnum Peat Moss AssociationSchlumberger Foundation
Mots-clésPeatBiogeochemistryChemistryExtraction (chemistry)AlgorithmMineralogyEnvironmental chemistryChromatographyMathematicsArchaeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aims Peat is used as a major ingredient of growing media in horticulture. Peat extracted from bogs can be acidic and low in nutrient availability and is therefore mixed with liming agents, nutrients, surfactants, perlite and so on. This study aims to estimate the rates at which raw peat and the modified peat (‘growing media’) decompose to release carbon dioxide (CO 2 ), to estimate the release of carbon (C) from liming agents and to estimate how peat biogeochemistry is changed. Methods We obtained 28 and 24 samples of raw peat and 24 growing media from four peat extraction companies in Canada. Growing media were treated with horticultural additives. We incubated the samples under laboratory conditions, measuring CO 2 production, tracer using $${\updelta }^{13}{\text{C}}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi>δ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mn>13</mml:mn> </mml:msup> <mml:mtext>C</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:math> - $${{\text{CO}}}_{2}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msub> <mml:mtext>CO</mml:mtext> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msub> </mml:math> , pH, C, nitrogen (N) content and humification indices (HIs) from infrared technology called Fourier transform-mid infrared (FT-MIR). Results C:N ratio, pH, dissolved organic carbon, bulk density and C content differed significantly ( P &lt; 0.05) between raw peats and growing media. There was more than a doubling of total $${{\text{CO}}}_{2}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msub> <mml:mtext>CO</mml:mtext> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msub> </mml:math> production from growing media compared to raw peat. HIs show higher values for the growing media, which could result from spectral band shifts in the growing media because of increased cation availability. $${\updelta }^{13}{\text{C}}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi>δ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mn>13</mml:mn> </mml:msup> <mml:mtext>C</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:math> - $${{\text{CO}}}_{2}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msub> <mml:mtext>CO</mml:mtext> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msub> </mml:math> as a tracer showed an average 22% of the total $${{\text{CO}}}_{2}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msub> <mml:mtext>CO</mml:mtext> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msub> </mml:math> production orginated from added carbonate materials. Conclusion Our results provide the rates (0.15 ± 0.017mgCO 2 -Cg −1 d −1 ) at which horticultural peat decomposes and on the source of emitted $${{\text{CO}}}_{2}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msub> <mml:mtext>CO</mml:mtext> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msub> </mml:math> . This will improve current estimates CO 2 emissions from horticultural peat.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,193 · 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'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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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