Methods for evaluating human impact on soil microorganisms based on their activity, biomass, and diversity in agricultural soils
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».