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Enregistrement W4399238179 · doi:10.1021/acs.est.4c02082

Mollisol Erosion-Driven Efflux of Energetic Organic Carbon and Microflora Increases Greenhouse Gas Emissions from Cold-Region Rivers

2024· article· en· W4399238179 sur OpenAlexaff
Chunlan Li, Kunfu Pi, Philippe Van Cappellen, Qianyong Liang, Hongyan Li, Li Zhang, Yanxin Wang

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesHigher Education Discipline Innovation ProjectChina University of GeosciencesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGreenhouse gasMollisolEnvironmental scienceEnvironmental chemistryCarbon fibersTotal organic carbonErosionEnvironmental engineeringEnvironmental protectionChemistrySoil scienceEcologySoil waterMaterials scienceBiologyGeologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Massive soil erosion occurs in the world’s Mollisol regions due to land use change and climate warming. The migration of Mollisol organic matter to river systems and subsequent changes in carbon biogeochemical flow and greenhouse gas fluxes are of global importance but little understood. By employing comparative mesocosm experiments simulating varying erosion intensity in Mollisol regions of northeastern China, this research highlights that erosion-driven export and biomineralization of terrestrial organic matter facilitates CO 2 and CH 4 emission from receiving rivers. Stronger Mollisol erosion, as represented by a higher soil-to-water ratio in suspensions, increased CO 2 efflux, particularly for the paddy Mollisols. This is mechanistically attributable to increased bioavailability of soluble organic carbon in river water that is sourced back to destabilized organic matter, especially from the cultivated Mollisols. Concurrent changes in microbial community structure have enhanced both aerobic and anaerobic processes as reflected by the coemission of CO 2 and CH 4 . Higher greenhouse gas effluxes from paddy Mollisol suspensions suggest that agricultural land use by supplying more nitrogen-containing, higher-free-energy organic components may have enhanced microbial respiration. These new findings highlight that Mollisol erosion is a hidden significant contributor to greenhouse gas emissions from river water, given that the world’s four major Mollisol belts are all experiencing intensive cultivation.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,162 · 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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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