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Enregistrement W4408429164 · doi:10.5194/egusphere-egu25-14464

Exploring the Dynamic Interplay Between Soil Carbon Stocks, Microbial Communities, and Land-Use Practices

2025· preprint· en· W4408429164 sur OpenAlexaff
Louis‐Pierre Comeau, Brandon Heung

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil carbonEnvironmental scienceLand useCarbon fibersCarbon stockNatural resource economicsAgroforestryGeographySoil scienceEconomicsEcologyClimate changeSoil waterComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the intricate connections between soil organic matter (SOM), microbial communities, and land-use practices is critical for safeguarding soil health and mitigating global climate change. SOM biogeography, which examines the distribution and characteristics of SOM across diverse landscapes, offers vital insights into the relationships between SOM fractions and the microbial and mesofauna communities that underpin soil functionality.With the recognition that soil carbon storage can significantly influence global warming through positive feedback loops, enhancing our understanding of the regulatory mechanisms linking SOM pools to ecosystem biological functions is paramount. This knowledge is essential to preserving ecological goods and services, including soil productivity and carbon storage.Microbial biodiversity lies at the heart of soil fertility and carbon sequestration, yet the factors shaping soil biodiversity over broad spatial scales remain inadequately explored. Simultaneously, land-use changes have increasingly compromised soil health and SOM levels, adversely affecting natural ecosystems and agroecosystems alike. Given the pivotal role of soil microorganisms in carbon cycle regulation, this study sought to unravel the complex interactions between land-use practices and pedo-climatic factors driving soil biodiversity.Through an extensive survey, this research harmonized and integrated large datasets encompassing soil biodiversity, climate, and geomorphology. The resulting comprehensive analysis provides actionable insights into optimizing future land-use strategies.The project revealed the spatial patterns of microbial richness and diversity in soils, identifying the primary drivers behind these patterns. Specifically, it examined the covariance between soil bacterial communities, fungal and mycorrhizal populations, soil functions (as reflected by enzyme activity), and the abundance of key functional genes involved in the soil carbon cycle. By linking these dynamics to SOM fractions, land-use practices, and pedo-climatic factors, the study offers a robust framework for advancing sustainable land management and soil conservation practices.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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