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Enregistrement W4408483604 · doi:10.5194/egusphere-egu25-20728

Linking thermal stability and organic chemistry with surface soil organic matter stability-A study across ecozones

2025· preprint· en· W4408483604 sur OpenAlexaffabout
Moazame Mesgar, Adam Gillespie, E. G. Gregorich, Mike Beare, Amanda Diochon, C. F. Drury, Omid H. Ardakani, H. H. Janzen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensNatural Resources CanadaLakehead UniversityAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganic matterThermal stabilityStability (learning theory)Surface (topology)Environmental scienceSoil scienceEnvironmental chemistryChemistryAtmospheric sciencesEarth scienceGeologyOrganic chemistryComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding soil organic carbon (SOC) stability is crucial given its influence on nutrient cycling and C storage. The biological and chemical properties of SOC offer valuable insights into its persistence and C retention capacity, and understanding these properties can help evaluate sustainable land management practices. In this study, we link thermal stability and chemical properties of SOC to its biodegradability using 108 soil samples collected from diverse ecological zones in Canada, New Zealand, and Scotland. We used Rock-Eval (RE) pyrolysis for thermal analysis to assess thermal stability (T50), conducted a 98-day incubation study to evaluate the biological stability of SOC, and utilized X-ray absorption near-edge structure (XANES) spectroscopy to determine the chemical characteristics of SOM. Our findings show a strong negative linear correlation between thermal stability, T50, and mineralized C in topsoil, which can be explained from an energetic perspective. The SOC characterized by stronger bonds, including organo-mineral associations or organic-organic bonds, requires more energy for breakdown. Higher thermal energy requirements reflect stronger soil organic matter (SOM) bonds, consequently leading to lower mineralization rates. Moreover, we observed a strong correlation between the Hydrogen Index (HI) derived from RE pyrolysis and mineralized C, affirming the validity of HI as a promising metric for assessing the labile pool of SOC.Chemical functional groups identified using XANES spectroscopy, particularly alkyl-C and the alkyl/O-alkyl-C ratio, which signify the degree of decomposition, exhibited strong positive correlations with T50, highlighting their role in enhancing SOM thermal stability. In contrast, ketones and aromatic groups showed a strong negative correlation with T50. This inverse relationship could be attributed to ketones representing labile byproducts of microbial decomposition, which are less thermally stable. Similarly, the aromatic groups in this study, likely derived from lignin and tannins, may indicate early-stage decomposition products rather than highly condensed, recalcitrant aromatic compounds typically associated with stable SOM. This suggests that these functional groups are more indicative of labile SOM fractions in the studied soils. This research established a strong connection between thermal stability and the chemical and biological stability of surface SOM. It demonstrates the efficacy of RE thermal analysis as a potent tool across various landscape and ecological zones.

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)0,000
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 enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,212 · 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'admission2
Résumé présentoui

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