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Enregistrement W4404437961 · doi:10.1016/j.orggeochem.2024.104897

Role of aromatic and non-protonated aromatic carbon in the stability of soil organic matter

2024· article· en· W4404437961 sur OpenAlexafffund
Moazame Mesgar, Seyedahmad Kia, Paul Voroney, Andy Lo, Adam Gillespie

Notice bibliographique

RevueOrganic Geochemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésEnvironmental chemistryOrganic matterTotal organic carbonSoil carbonCarbon fibersSoil organic matterEnvironmental scienceProtonationAromaticityChemistrySoil waterSoil scienceOrganic chemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on soil organic matter (SOM) in its natural state is vital for comprehending the mechanisms governing soil stability and carbon cycling, crucial in addressing global climate change. We utilized solid-state 13 C nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy on HF treated samples, along with a 260-day laboratory mineralization experiment and thermal analysis-programmed pyrolysis (PP) to evaluate SOM biodegradability and thermal stability. To cover the potential range of organic carbon variability, we selected samples from three land uses and soil types, featuring total organic carbon levels from 1% to 39%. Our analysis confirmed the substantial contribution of non-protonated aromatic-carbon not bonded to oxygen to SOM’s biological and thermal stability, constituting approximately 14–21% of soil organic carbon. These components exhibited a strong correlation with SOM stability matrices, such as thermal stability and oxygen index determined by PP. Samples with a higher prevalence of these components also displayed the lowest cumulative carbon mineralization. These findings enhance our understanding of the stable SOM pool, aiding in the identification of sustainable soil management practices to mitigate climate change impacts on soil health and carbon dynamics.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,519

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,179 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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