Evidence synthesis of soil carbon dynamics: A multi-scale meta-analysis integrating land-use change, conservation practices, and environmental stressors
Notice bibliographique
Résumé
Systematic evidence synthesis in soil science is crucial for developing effective climate mitigation strategies and sustainable land management practices. This study presents an integrated meta-analytical framework synthesizing three interconnected domains of soil carbon dynamics: land-use transitions, conservation management, and emerging environmental stressors. Through quantitative analysis of peer-reviewed studies, we evaluated the multifaceted responses of soil organic carbon (SOC) and associated biogeochemical processes to management interventions and environmental changes. Land-use conversion analysis suggested that grassland restoration from croplands significantly enhances SOC (16%) and total nitrogen (12%), while inducing substantial shifts in microbial stoichiometry (C:P ratio +57.9%). Conservation management practices, particularly no-tillage with residue retention, increased SOC stocks (13%) relative to conventional tillage, accompanied by enhanced microbial biomass carbon (33%) and nitrogen (64%). The implementation of grass coverage in orchards further augments these benefits, increasing microbial abundance (52.6%) and diversifying enzyme activities (15-71%). Environmental factors, including mean annual temperature, precipitation, and soil texture, emerged as critical drivers of these responses across all management interventions. Analysis of emerging stressors found that drying-rewetting cycles significantly increased soil carbon dioxide emissions (35.7%), while microplastic contamination enhanced nitrogen-cycling enzyme activities (7.6-8.0%) and SOC dynamics in polymer-specific patterns. Meta-regression analyses identified key thresholds and optimal conditions for maximizing soil carbon sequestration potential across different environmental contexts. This comprehensive evidence synthesis indicates the interconnected nature of soil carbon responses to management and environmental change, while establishing quantitative parameters for context-specific interventions. The findings provide support for policy frameworks promoting integrated approaches to soil conservation and climate-smart management strategies, particularly in vulnerable agricultural systems facing multiple environmental stressors.
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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 | 0,041 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».