Enhancing carbon restoration and ecosystem resilience in global drylands via water-to-carbon biotransformation strategies
Notice bibliographique
Résumé
The Earth’s terrestrial carbon stocks have depleted an estimated 344 billion tons. Carbon losses amid water scarcity in climate-vulnerable drylands are a mounting challenge, and their restoration requires optimizing water-to-carbon biotransformation. Synthesizing thousands of worldwide experimental studies, we identify key biophysical pathways for enhancing carbon restoration and ecosystem resilience in global drylands, as follows: (i) Cropping diversification increases net primary productivity by 18.9% (n = 1296 studies); (ii) Regulated deficit irrigation cuts water use by 30–50% while improving yield-scaled water use efficiency by 3.4% (n = 9068 paired comparisons); (iii) Soil mulching increases land productivity by 22.2% (n = 48,144 paired comparisons); and (iv) Soil health rejuvenation strategies can sequester 1.2–3.8 t SOC ha⁻¹ yr⁻¹. Priorities to implement these biophysical pathways to enhance water-to-carbon biotransformation include: ‘smart’ irrigation, carbon dioxide fertilization-enhanced photosynthetic assimilation, rhizosphere engineering for microbiome-based nutrient solutions, biodegradable mulches replacing traditional polyethylene films, diversifying farming systems with low soil disturbance and climate-smart practices, and inclusive governance frameworks. These prioritized strategies reconcile water scarcity with carbon restoration to enhance dryland ecosystem resilience, which supports the UN’s Sustainable Development Goals. Crop diversification, regulated deficit irrigation, soil mulching, and soil health restoration can optimize water-to-carbon biotransformation in global drylands, according to a meta-analysis study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».