Riparian agroforestry systems - the role of biodiversity in soil carbon sequestration
Notice bibliographique
Résumé
Riparian agroforestry buffers represent unique ecotones within agricultural landscapes which can be managed to improve ecosystem services provisioning. While many riparian buffers are left fallow, there is a growing interest in their agroforestry potential, as the inclusion of trees increases carbon (C) sequestration potential and nutrient cycling. These services are inherently tied to the functional traits of the tree and understorey plant community, yet there is very little information on plant community diversity and its role in soil C storage in these critical transition zones. Drawing on a network of established riparian buffers within southern Ontario, Canada, including a rehabilitated deciduous agroforest, a mature coniferous agroforest and a grassland buffer, we collected litter from plant communities with significantly different leaf trait syndromes for use in a 95-day incubation experiment. We determined the litter vs soil-derived portions of C-CO2 by analyzing gas samples for CO2 concentration and δ13C on a Picaro G2131-i. We found significantly different rates of total C-CO2 between litter treatments. Notably, the agroforestry treatments resulted in lower cumulative C loss over a 95-day incubation period compared to the grassland treatment. The coordination of leaf functional trait syndromes on C loss (litter vs soil derived) and the importance of species mixing in agroforestry systems on C dynamics will be presented. To our knowledge, this is one of the first litter decomposition studies to track soil and litter-derived C using mixed species incubations and provides an important step in understanding critical but unknown aspects of soil C cycling and storage in agroforestry systems of high plant community complexity and diversity.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».