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Enregistrement W7117133819 · doi:10.1021/acs.est.5c05541

Unique Coevolution of Organic Matter and Selenium Enrichment in Cold Region Mollisols

2025· article· en· W7117133819 sur OpenAlexaff
Kunfu Pi, Yiqun Gan, Hongyan Li, Philippe Van Cappellen, Xinlin Zhong, Qianyong Liang, Y. Wang

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSelenium in Biological Systems
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesHigher Education Discipline Innovation ProjectChina University of GeosciencesNatural Science Foundation of Hubei ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMollisolBiogeochemical cycleEnvironmental changeClimate changeOrganic matterTerroirAgricultureEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mollisols enriched with organic matter (OM) and selenium (Se) are a critical resource supporting global food security. Nonetheless, concerns arise as climate change and agricultural practices threaten Mollisol sustainability. Particularly, how the environmental conditions and biogeochemical processes constrain coevolution of OM and Se in Mollisols of cold regions is an unresolved issue. By combining pedogeochemical and multi-isotopic analyses with ultrahigh-resolution molecular and bioenergetic characterization of Mollisols in NE China, this research presents new evidence that unique cold region soil-forming environments are central to the coenrichment of OM and Se. While Mollisol OM originated from both C 3 (e.g., meadow) and C 4 (e.g., corn) plants, paleoclimate and redox shifts emerged as critical factors driving variations in the compositional and structural characteristics of OM, and substantial differences with the underlying parent material. The abundance of moderately energetic organic compounds (e.g., lipids and proteins) in Mollisols accounts for Se retention as organic-bound species. Under agricultural land use, the loss of OM and Se was accompanied by increasing proportions of microbial metabolites and fulvic acid-bound and hydrophilic Se species. By highlighting the dominant environmental drivers of changes in OM and Se chemistry in Mollisols, our research provides new knowledge that helps guide sustainable management of this valuable natural resource.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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