Almacenamiento y flujo de carbono en suelos áridos como servicio ambiental: Un ejemplo en el noroeste de México
Bibliographic record
Abstract
El suelo se concibe como soporte de infraestructura y medio de producción agrícola, en tanto que los servicios ambientales que provee son poco valorados y reconocidos. Entre ellos, la captura y almacenamiento de carbono (C) son un punto focal de interés científ ico por la enorme cantidad que almacena el suelo. Los objetivos de este trabajo fueron: (1) revisar los diferentes componentes, procesos y características que se presentan en los suelos áridos para el almacenamiento de C y (2) estimar el flujo y contenido de C en los suelos de la región semiárida de La Paz, BCS, noroeste de México, mediante dos estudios de caso. Dieciséis perf iles de suelo fueron descritos y muestreados considerando la geomorfología representativa para determinar los contenidos de carbono orgánico (COS) e inorgánico del suelo (CIS). Los valores estimados en 0.15 a 44.25 Mg ha‑1 para COS y 0.045 a 28.19 Mg ha‑1 para CIS, superan lo reportado para los suelos de Baja California Sur con 16 Mg ha-1. Valores de flujos de CO2 obtenidos de 22 meses de mediciones mensuales fueron muy variables (-0.058 a 0.828 µmol s-1 m-2), valores positivos de respiración sólo se registraron tras el paso de lluvias extraordinarias. Valores negativos se asocian a la captura de CO2 a través de organismos fotosintéticamente activos como las costras biológicas del suelo, las cuales, bajo condiciones específ icas de humedad y temperatura, en conjunto con los microorganismos del suelo, presentan evidencias de funcionamiento como fuente y sumidero de C. El presente estudio contribuye al entendimiento sobre el potencial que tienen los suelos de la región árida del noroeste de México en la provisión de SA por captura de C y coadyuva a incrementar el conocimiento de las CBS y su función en la relación suelo-ecosistema.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".