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Enregistrement W4414311490 · doi:10.1016/j.teengi.2025.100041

Disturbance effects on soil water-extractable organic matter as seen with double-shot pyrolysis-gas chromatography/mass spectrometry

2025· article· en· W4414311490 sur OpenAlexafffund
Rebecca Baldock, Sylvie A. Quideau, Kethu Ubayarathna, U. Silins

Notice bibliographique

RevueTotal environment engineering. · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta InnovatesAlberta Agriculture and ForestryAlberta Environment and Parks
Mots-clésSoil waterOrganic matterSoil organic matterVegetation (pathology)Forest floorTotal organic carbonSoil carbonPyrolysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Vegetation and fire impacted water-extractable organic matter (WEOM) composition • WEOM composition differed between forest floors and mineral soils • The pyrolysis stage of the GC/MS analyses best-detected vegetation and fire impacts • The thermal desorption phase was best for forest floors and mineral soils Land disturbances are a significant concern for watershed managers as they can affect the quantity and quality of organic compounds entering surrounding waterways. Yet little is known about how wildfire and harvesting practices may impact the composition of dissolved organic matter in mountain forest soils. In this study, the water extractable organic matter (WEOM) components from forest floors and the underlying surficial mineral soils (0-10 cm) from four watersheds (a recently burnt forest, two undisturbed reference forests and a recently clear-cut harvested forest) were characterized using several double-shot gas chromatography-mass spectrometry (GC/MS) analytical techniques, including thermal desorption (TD) and pyrolysis (Py), with or without tetramethylammonium hydroxide (TMAH). Ordinations combined with indicator-specific analyses were an efficient statistical approach for the multivariate data generated from double-shot pyrolysis. Wildfire had a major impact on WEOM chemical composition, and several black carbon biomarkers were identified. Differences in WEOM composition were also detected between forest floors and mineral soils, as well as in response to the dominant canopy vegetation. On the other hand, harvesting effects were minimal, and WEOM from harvested soils showed a strong legacy effect from the prior canopy vegetation. Lastly, our results showed that a specific study focus needs to be considered when choosing the best GC/MS method. Differences between forest floors and mineral soils were best detected during the thermal desorption phase with TMAH addition. In contrast, differences among vegetation types were best identified during the pyrolysis phase with no TMAH.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0030,006

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,157
Écart entre enseignants0,155 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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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