Methods for evaluating human impact on soil microorganisms based on their activity, biomass, and diversity in agricultural soils
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The present review is focused on microbiological methods used in agricultural soils accustomed to human disturbance. Recent developments in soil biology are analyzed with the aim of highlighting gaps in knowledge, unsolved research questions, and controversial results. Activity rates (basal respiration, N mineralization) and biomass are used as overall indices for assessing microbial functions in soil and can be supplemented by biomass ratios (C : N, C : P, and C : S) and eco‐physiological ratios (soil organic C : microbial‐biomass C, q CO 2 , q N min ). The community structure can be characterized by functional groups of the soil microbial biomass such as fungi and bacteria, Gram‐negative and Gram‐positive bacteria, or by biotic diversity. Methodological aspects of soil microbial indices are assessed, such as sampling, pretreatment of samples, and conversion factors of data into biomass values. Microbial‐biomass C (µg (g soil) –1 ) can be estimated by multiplying total PLFA (nmol (g soil) –1 ) by the F PLFA ‐factor of 5.8 and DNA (µg (g soil) –1 ) by the F DNA ‐factor of 6.0. In addition, the turnover of the soil microbial biomass is appreciated as a key process for maintaining nutrient cycles in soil. Examples are briefly presented that show the direction of human impact on soil microorganisms by the methods evaluated. These examples are taken from research on organic farming, reduced tillage, de‐intensification of land‐use management, degradation of peatland, slurry application, salinization, heavy‐metal contamination, lignite deposition, pesticide application, antibiotics, TNT, and genetically modified plants.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle