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Enregistrement W7116067788 · doi:10.1016/j.jia.2025.12.030

Convergent dynamics and shared mechanisms of three-pool soil carbon mineralization under different grassland managements

2025· article· en· W7116067788 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJournal of Integrative Agriculture · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMineralization (soil science)Soil carbonMicrobial population biologyBiogeochemical cycleNitrogen cycleCarbon cycleSoil waterGrasslandIncubation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• A three-pool model coupled with 553-day incubation reveals carbon pool decomposition. • Mineralization shifts from active to passive pools in enclosed and grazed soils. • Similar mineralization mechanisms are shared, despite faster rates in enclosed soils. • Microbial strategies and enzyme activities jointly regulate SOC mineralization. The mineralization dynamics of soil organic carbon (SOC) in grasslands are crucial to terrestrial biogeochemical cycles. However, the regulatory mechanisms underlying extracellular enzyme metabolism and microbial community structure during SOC mineralization across different carbon pools remain poorly understood. In this study, a 553-day incubation experiment was conducted to examine temporal changes in CO 2 emissions, extracellular enzyme activities, microbial biomass, and microbial community composition in soils from both enclosed and grazed grasslands. Using a three-pool model, SOC dynamics were quantified within active, slow, and passive carbon pools, revealing a shift in the dominance of mineralization from the active carbon pool to the passive carbon pool during the long-term carbon turnover, with differences observed across grassland management strategies. Compared to grazed grasslands, enclosed grasslands exhibited an approximately 110% larger active carbon pool and higher initial SOC mineralization rates (significantly higher during the first 113 days), yet long-term microbial and enzymatic regulatory mechanisms—particularly shifts in microbial strategies, enzyme activity patterns, and their interactions with carbon pools—were similar across both management regimes. The observed shifts in carbon pool dynamics were driven by enhanced microbial capacity to decompose passive carbon, associated with substantially increased oxidative enzyme production (e.g., mass-specific oxidase activity increased by 190.6% in enclosed soil and by 256.1% in grazed soil) and elevated nitrogen and phosphorus demands. Notably, microbial communities shifted from fast-growing copiotrophic taxa (e.g., Proteobacteria, Bacteroidetes, Ascomycota) to slower-growing oligotrophic taxa (e.g., Acidobacteria, Actinobacteria, Planctomycetes, Basidiomycota), with the oligotroph-to-copiotroph ratio increasing by 55.5–62.6% for bacteria and 96.9–247.5% for fungi. These changes were closely linked to shifts in enzyme activity profiles and stoichiometric ratios. Overall, this study provides mechanistic insights into how microbial ecological strategies and enzyme activities interact to regulate SOC mineralization across different pools under contrasting grassland management regimes. These findings advance our understanding of SOC turnover and improve predictive capabilities for carbon cycling, with broader implications for global climate change feedbacks.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,205 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
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