Predicting Potential Soil Nitrogen Mineralization Using Pyrolysis-coupled FTIR
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Soil nitrogen is a key component of plant nutrition, but our ability to predict organic nitrogen mineralization potential remains incomplete. Analytical pyrolysis is an emerging technology used to characterize soil organic matter and the thermal stability of soil carbon. We hypothesized that using pyrolysis to characterize soil nitrogen and measure soil nitrogen release would provide us with a novel method to estimate soil mineralizable nitrogen. A novel online pyrolysis coupled with gas-phase FTIR (Fourier-transform infrared spectroscopy) technology was designed to investigate the thermal stability of soil nitrogen. The soil samples were pyrolyzed at a ramped temperature from 25 to 850 °C at a heating rate of 10 K min− 1, and we followed the pyrogram for ammonia. The temperature at which 50% of the material underwent pyrolysis, referred to as T50, was determined to quantify the thermal stability of organic nitrogen. The T50 was then correlated with potentially mineralizable nitrogen at the end of a 12-week lab mineralization study. A strong negative correlation (R = -0.70, P < 0.01), at a heating rate of 10 K min− 1 was found, linking thermal degradation kinetics and nitrogen mineralization. This research offers a valuable foundation for optimizing pyrolysis applications in the context of understanding and predicting soil organic nitrogen mineralization.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».