Charcoal carbon pools and their persistence in boreal forest soils, Northwest Territories, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Boreal forests store a large proportion of the world’s carbon (C) stocks in forest floor and mineral soils. Fire produces charcoal and other pyrogenic carbon (PyC) compounds that accumulate in soil, representing a poorly understood component of C stocks in boreal regions. Understanding the amount and decay rate of PyC is important for improving the accuracy of C budget models for boreal forests. In this study, charcoal, the predominant component of PyC was extracted and quantified using soil samples collected in the Northwest Territories (NWTs), Canada. The concentration of soil and charcoal C was determined using elemental analysis, while the age of charcoal was ascertained by radiocarbon dating. The proportion of charcoal C relative to total soil organic C was similar in forest floor and <2 mm mineral fractions, averaging 2.2% ± 0.5% and 2.0% ± 0.4%, respectively. Estimates of charcoal C quantities and proportion of the soil organic matter were comparable to other boreal and temperate forests but differed from grasslands. Charcoal ages were on centennial to multi-centennial scales, with charcoal C concentrations negatively correlated with age. Overall, charcoal represents a small but important component of organic C in NWT boreal forest soils and persists for centuries.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».