Données de réplication pour : National estimation of soil organic carbon storage potential for arable soils: A data-driven approach coupled with carbon-landscape zones
Notice bibliographique
Résumé
Soil organic carbon (SOC) is important for its contributions to agricultural production, food security, and ecosystem services. Increasing SOC stocks can contribute to mitigate climate change by transferring atmospheric CO2 into long-lived soil carbon pools. The launch of the 4 per 1000 initiative has resulted in an increased interest in developing methods to quantity the additional SOC that can be stored in soil under different management options. In this work, we have made a first attempt to estimate SOC storage potential of arable soils using a data-driven approach based on the French National Soil Monitoring Network. The data-driven approach was used to determine the maximum SOC stocks of arable soils for France. We first defined different carbon-landscape zones (CLZs) using clustering analysis. We then computed estimates of the highest possible values using percentile of 0.8, 0.85, 0.9 and 0.95 of the measured SOC stocks within these CLZs. The SOC storage potential was calculated as the difference between the maximum SOC stocks and current SOC stocks for topsoil and subsoil. The percentile used to determine highest possible SOC had a large influence on the estimates of French national SOC storage potential. When the percentile increased from 0.8 to 0.95, the national SOC storage potential increased by two to three-fold, from 336 to 1020 Mt for topsoil and from 165 to 433 Mt for subsoil, suggesting a high sensitivity of this approach to the selected percentile. Nevertheless, we argue that this approach can offer advantages from an operational point of view, as it enables to set targets of SOC storage taking into account both policy makers' and farmers' considerations about their feasibility. Robustness of the estimates should be further assessed using complementary approaches such as mechanistic modelling. This dataset gather the raster used to produce the figure 6, 9 and 10. Projection lambert 93 France.
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 | 0,013 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,081 | 0,025 |
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 ».