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Enregistrement W6920606020 · doi:10.60692/cx01a-ahb98

Soil temperature, microbial biomass and enzyme activity are the critical factors affecting soil respiration in different soil layers in Ziwuling Mountains, China

2023· article· en· W6920606020 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil carbonSoil respirationBiomass (ecology)MicroorganismSoil organic matterWater contentEcosystemSoil biologyCarbon cycle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil microorganisms are critical biological indicators for evaluating soil health and play a vital role in carbon (C)-climate feedback. In recent years, the accuracy of models in terms of predicting soil C pools has been improved by considering the involvement of microbes in the decomposition process in ecosystem models, but the parameter values of these models have been assumed by researchers without combining observed data with the models and without calibrating the microbial decomposition models. Here, we conducted an observational experiment from April 2021 to July 2022 in the Ziwuling Mountains, Loess Plateau, China, to explore the main influencing factors of soil respiration (RS) and determine which parameters can be incorporated into microbial decomposition models. The results showed that the RS rate is significantly correlated with soil temperature (TS) and moisture (MS), indicating that TS increases soil C loss. We attributed the non-significant correlation between RS and soil microbial biomass carbon (MBC) to variations in microbial use efficiency, which mitigated ecosystem C loss by reducing the ability of microorganisms to decompose organic resources at high temperatures. The structural equation modeling (SEM) results demonstrated that TS, microbial biomass, and enzyme activity are crucial factors affecting soil microbial activity. Our study revealed the relations between TS, microbial biomass, enzyme activity, and RS, which had important scientific implications for constructing microbial decomposition models that predict soil microbial activity under climate change in the future. To better understand the relationship between soil dynamics and C emissions, it will be necessary to incorporate climate data as well as RS and microbial parameters into microbial decomposition models, which will be important for soil conservation and reducing soil C loss in the Loess Plateau.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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