MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403289537 · doi:10.1139/as-2023-0033

Tracing recent large herbivore influence on soil carbon in permafrost and seasonally frozen Arctic ground using lipid biomarkers: a pilot study

2024· article· en· W4403289537 sur OpenAlexvenueno aff
Torben Windirsch, Kai Mangelsdorf, Guido Grosse, Juliane Wolter, Loeka L. Jongejans, Jens Strauß

Notice bibliographique

RevueArctic Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésPermafrostArcticEnvironmental scienceTracingSoil carbonHerbivoreThe arcticEcologyOceanographySoil scienceSoil waterGeologyBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the impact of large herbivores on soil organic matter (OM) stability in Arctic permafrost and seasonally frozen ground ecosystems, focusing on the potential preservation effect of grazing. Soil samples were collected from Siberian and Finnish permafrost and nonpermafrost areas and organic carbon content, carbon-to-nitrogen ratio, stable carbon isotopes as well as the content of n-alkanes and n-alcohols were analysed to assess OM stability. The results suggest that grazing activity, particularly in permafrost environments, preserves soil OM by reducing decomposition. Permafrost soils exhibit higher functionalized to nonfunctionalized biomarker ratios, indicating in general better preservation under frozen conditions. While differences in grazing intensities had minor effects, the data also showed variability due to soil heterogeneity, especially in seasonally frozen ground ecosystems. Nevertheless, there are slight trends toward enhanced OM preservation with increasing grazing intensity, especially in permafrost, emphasising the potential role of grazing in locally preserving Arctic soil OM. This pilot study offers initial insights into the impact of large herbivores on OM stability in cold-region ecosystems, suggesting that significant effects may require prolonged, intensive grazing pressure.

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)0,002
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArctic ScienceMême sujetClimate change and permafrostTravaux en français237 207