Lake floodplains as sinks for stable soil organic carbon: is the carbon plant- or microbe-derived, and why does permanent land use matter?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Floodplain ecosystems play a key role in soil organic carbon (SOC) storage, as they integrate inputs from both vegetation and sediments. Promoting land uses with low anthropogenic disturbances helps maintain the function of these ecosystems as soil carbon (C) sinks. However, the tipping points along a disturbance gradient where land use transitions generate the largest SOC losses or gains remain unclear, though they are key for effective land use management and climate change mitigation. Because flood events can negatively impact labile C, determining the main origin of stable SOC, whether from plants or soil microorganisms, is also important to identify the optimal combination of land use, vegetation, and soil type for SOC stabilization in floodplains. We examined how SOC storage and stabilization vary in the floodplain of Lake Saint-Pierre, Quebec, Canada along an anthropogenic disturbance gradient of six land uses: conventional and improved croplands, temporary and permanent meadows, marshes, and forested swamps. In all 6 land uses, we quantified SOC stocks, mineral-associated organic matter - C (MAOM-C), particulate organic matter - C (POM-C), soil δ 13 C and sugars. Land use effects on SOC storage and stabilization were most pronounced in the topsoil (0-10 cm), with forested swamps showing the highest vegetation biomass, SOC, and MAOM-C. Microbe-derived inputs were more abundant in MAOM, whereas plant-derived C dominated POM. SOC gains increased with decreasing disturbance, with a tipping point occurring in the transition from temporary to permanent meadows. Our results highlight the importance of conserving permanent and low-disturbance land uses to promote SOC persistence in floodplain ecosystems and emphasize the central role of microbial metabolism in stabilization processes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».