Boreal soil homogenization after conversion to agricultural use is constrained by carbon dynamics and soil health
Notice bibliographique
Résumé
• Farming converted boreal soil led to swift homogenization to agricultural benchmarks. • Accelerated soil respiration was linked to high soil C and low compaction. • Farmed low fertility boreal Podzols may behave like slash and burn agriculture. • Management focused on soil C could regenerate these soils for long-term C storage. As climate changes progress, land use conversion (LUC) intensifies in boreal regions, fuelling concerns that post-LUC farming may cause further decline in soil carbon (C) by altering C pools and degrading soil health. However, detailed data on how boreal soils respond after LUC to agriculture remains scarce. This study addresses this gap by analysing a representative farm in Happy Valley-Goose Bay in Labrador, Canada converted from mixed boreal spruce forest and sphagnum peat bog between 2013 and 2018. C concentrations were measured in a grid pattern across a 0–5 year management chronosequence at two depths (0–15 and 15–30 cm). Time-partitioned burst respiration (24 h intervals) was used to assess the soil’s functional status in relation to changes in background and management-altered physicochemical factors. Respiration patterns closely followed total soil C and nitrogen, and were significantly affected by compaction, indicating that C levels, moderated by hydrology, drive respiration in converted sandy Podzols. Soils shifted toward what might be argued are agricultural norms within five years: higher respiration and pH, and increased uniformity of C/N, phosphorus, aluminium, iron, magnesium, and manganese concentrations. Variability in soil function was most strongly linked to soil C, as high-C soil resisted homogenization but supported vigorous crop growth, while homogenized low-C soil struggled to support plants. This study demonstrates that C loss post-conversion in boreal Podzols is a clear danger to soil fertility in spite of rapid homogenization to agricultural norms.
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 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) | 0,001 | 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 ».