Soil enzymatic factors expressing the influence of land use, tillage system and texture on soil biochemical quality
Notice bibliographique
Résumé
We identified complexes of soil nutrient mineralising enzymes expressing the influence of land use, tillage system and texture on soil biochemical quality in production systems involving corn, soybean, wheat and oat. The activities of dehydrogenase, β-glucosidase, L-glutaminase, urease, alkaline phosphatase, and arylsulphatase were measured in 760 soil samples taken from the A horizon of uncultivated land and cultivated Gleysols and Luvisols cropped with conventional tillage (CT) and reduced tillage (RT) systems between 1994 and 1996.Discriminant analysis showed that an enzymatic decomposition factor captured 96% of the total dispersion in soil enzyme activity responding to type of land use and tillage system. The soil enzymes β-glucosidase, dehydrogenase and L-glutaminase contributed most to this factor and were sensitive indicators for assessing the health of microbial mineralisation processes of the C and N cycles. Two biochemical factors expressed the influence of texture on soil enzyme activity. The first, a soil organic C and N decomposition factor captured 68% of the dispersion in enzyme activities was influenced mostly by β-glucosidase and dehydrogenase. The second factor, which captured 32% of the dispersion in enzyme activity, was influenced mostly by arylsulphatase and denotes the effects of texture on a pool generally considered to be extracellular in nature. Cluster analysis helped define seven levels of soil enzyme activity ranging from very low (mostly in soils cropped with CT) to very high [mostly in uncultivated (UC) land and soils cropped with RT]. The identification of key enzymatic factors and the definition of seven levels of enzyme activity serve as a basis for developing quantitative systems monitoring the impact of crop production systems on soil enzymes having specific ecological functions in agricultural land. Key words: Soil enzymes, tillage, land use, texture, dehydrogenase, β-glucosidase, glutaminase
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».