Change Drivers and Spatial Distribution of Soil Organic Carbon Concentrations in Croplands of Morocco
Notice bibliographique
Résumé
Soil organic carbon (SOC), a vital component of soil organic matter, plays a critical role in soil productivity, stability, and mitigating CO2 emissions. Factors such as climate, mineralogy, and vegetation influence SOC cycling, but its distribution patterns in Mediterranean arid croplands remain unclear. Using a spatiotemporal modeling approach, researchers analyzed a multi-year dataset of topsoil organic carbon concentrations from over 31,000 cropland sites in Morocco. These data were linked with environmental variables, including climate, vegetation, topography, and soil characteristics, to identify the drivers of spatiotemporal SOC changes.The analysis revealed a low median SOC concentration of 11.71 g C kg⁻¹, with significant variability (Q1 = 8.46, Q3 = 16.24 g C kg⁻¹). Bioclimatic factors, particularly temperature seasonality and annual mean temperature, accounted for 57% of the variation in SOC content, along with contributions from vegetation and precipitation. This national dataset provides new insights into the environmental drivers of SOC variability in Morocco's arid croplands, shedding light on the mechanisms of SOC gain and loss and informing discussions about carbon cycling in arid soils and their response to climate change.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».