Global Ecosystem Nitrogen Cycling Reciprocates Between Land‐Use Conversion and Its Reversal
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic land-use practices influence ecosystem functions and the environment. Yet, the effect of global land-use change on ecosystem nitrogen (N) cycling remains unquantified despite that ecosystem N cycling plays a critical role in maintaining food security. Here, we analysed 2430 paired observations globally to show that converting natural to managed ecosystems increases ratios of autotrophic nitrification to ammonium immobilisation and nitrate to ammonium, but decreases soil immobilisation of mineral N, causing increased N losses via leaching and gaseous N emissions, such as nitrous oxide (e.g., via denitrification), resulting in a leaky N cycle. Changing land use from intensively managed to one that resembles natural ecosystems reversed N losses by 108% on average, resulting in a more conservative N cycle. Structural equation modelling revealed that changes in soil organic carbon, pH and carbon to N ratio were more important than changes in soil moisture content and temperature in predicting ecosystem N retention capacities following land-use conversion and its reversion. The hotspots of leaky N cycles were mostly in equatorial and tropical regions, as well as in Western Europe, the United States and China. Our results suggest that whether an ecosystem exhibits a conservative N cycle after land-use reversion depends on management practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».