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Enregistrement W4414833966 · doi:10.5194/bg-23-2761-2026

Spatial heterogeneity of soil organic matter and microbial community composition across ice-wedge polygons and soil layers in Arctic lowland tundra

2025· article· en· W4414833966 sur OpenAlexafffund
Victoria Martin, Cornelia Rottensteiner, Hannes Schmidt, Moritz Mohrlok, Julia Horak, Carolina Urbina-Malo, Julia Wagner, Willeke A' Campo, Luca Durstewitz, Niek Jesse Speetjens, Rachele Lodi, Bela Hausmann, Michael Fritz, Gustaf Hugelius, Andreas Richter

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean CommissionAurora Research Institute
Mots-clésPermafrostTundraSoil organic matterOrganic matterArcticMicrobial population biologySoil carbonSoil waterSubsoilPolygon (computer graphics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Permafrost soils are highly vulnerable to climate change. Yet, carbon-flux forecasts for ice-wedge polygon tundra ecosystems remain uncertain due to pronounced spatial heterogeneity at both terrain and pedon scales. In this study, we investigated how soil organic matter pools, microbial community structure, and potential enzymatic activities vary across two spatial dimensions: polygon geomorphology (low-, flat-, and high-centered polygons) and soil layers (organic topsoil, mineral subsoil, cryoturbated material, and upper permafrost). Polygon-specific signatures of SOM and microbial profiles persisted across all layers, and layer- specific effects were consistent across polygon morphologies. Low-centered polygons differed markedly from the other polygon types, exhibiting lower bioavailability of organic matter, smaller microbial abundance, and reduced potential for hydrolytic degradation. Organic topsoils were most distinct from mineral subsoils in their SOM composition and from permafrost in their microbial community structure. They also functioned as microbial hotspots, showing the highest abundances and enzyme activities. Once thawed, permafrost SOM may also become rapidly mobilized due to its quantity, composition, and considerable potential for hydrolytic degradation. Taken together, our findings suggest that gradients in organic matter and redox conditions structured the variations found at both spatial scales. Anticipated polygon transitions, active-layer deepening, and abrupt thaw with climate change, are therefore likely to interactively accelerate soil carbon losses. We propose that distinguishing low-centered polygons from other polygon types, and organic topsoils from deeper soil layers, provides a tractable framework for scaling soil processes across the spatially heterogeneous Arctic lowland tundra.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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