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Enregistrement W4412026402 · doi:10.1016/j.ecz.2025.100035

Global distribution and predictors of the mineral-associated to total soil organic carbon ratio: an indicator of soil carbon stability

2025· article· en· W4412026402 sur OpenAlexaff
Budiman Minasny, Raj Setia, Zhenghu Zhou, Chengjie Ren, Asim Biswas, Zhongkui Luo, Lianqing Zhou, Zhou Shi, Songchao Chen

Notice bibliographique

RevueEarth Critical Zone · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaUniversity of Sydney
Mots-clésSoil carbonTotal organic carbonEnvironmental scienceCarbon fibersSoil scienceEnvironmental chemistrySoil organic matterSoil waterChemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil organic carbon (SOC) is the largest actively cycling reservoir of terrestrial carbon (C), and its stability plays a crucial role in carbon-climate feedback. However, the global distribution and environmental controlling factors of SOC stability across Earth's biomes remain unclear due to data limitation and complex interactions between climate, soil properties and land cover types. This study synthesized 11,495 globally distributed observations to the proportion of mineral-associated organic carbon (MAOC) in SOC (f MAOC ), an indicator of soil carbon stability, in topsoil (0-30 cm) and subsoil (30-100 cm) across diverse climate zones and land cover types. We identified the key factors using forward recursive feature selection (FRFS) with the Random Forest model, and generated global distribution of f MAOC in topsoil and subsoil at 1 km resolution. Our results showed that a greater proportion of SOC in Earth's mineral soils is stored as MAOC in the subsoil (78.62%) compared to the topsoil (66.62%). Across climate zones and land cover types, temperate forests exhibited notable variation between topsoil (59.65%) and subsoil (73.73%), whereas cropland showed minimal difference, with subsoil only 6.54% higher than topsoil. The tundra in Boreal was the most vulnerable to C loss, with subsoil showing lower f MAOC than its topsoil counterpart. The f MAOC was jointly influenced by climate, soil properties, and land cover types, clay (contributed for 12.12% in topsoil and 14.83% in subsoil) and mean annual temperature (8.50% in topsoil and 14.07% in subsoil) were the predominant controlling factors at two depth intervals. Meanwhile, nitrogen deposition (8.63%) was important in determining f MAOC in topsoil, while elevation (12.63%) was important in subsoil. A high spatial heterogeneity and regional variation of f MAOC were observed at a global scale. These findings underscore the importance of quantifying and modeling the f MAOC to accurately predict the response of SOC storage to global change, ultimately informing strategies for SOC sequestration, climate change mitigation, and sustainable land management.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,623

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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