Effects of long-term fertilization of forest soils on potential nitrification and on the abundance and community structure of ammonia oxidizers and nitrite oxidizers
Notice bibliographique
Résumé
Forest fertilization in British Columbia is increasing, to alleviate timber shortfalls resulting from the mountain pine beetle epidemic. However, fertilization effects on soil microbial communities, and consequently ecosystem processes, are poorly understood. Fertilization has contrasting effects on ammonia-oxidizing bacteria and archaea (AOB and AOA) in grassland and agricultural ecosystems, but there are no studies on AOB and AOA in forests. We assessed the effect of periodic (6-yearly application 200 kg N ha⁻¹) and annual (c. 75 kg N ha⁻¹) fertilization of lodgepole pine and spruce stands at five long-term maximum productivity sites on potential nitrification (PN), and the abundance and diversity of AOB, AOA and Nitrobacter and Nitrospira-like nitrite-oxidizing bacteria (NOB). Fertilization increased AOB and Nitrobacter-like NOB abundances at some sites, but did not influence AOA and Nitrospira-like NOB abundances. AOB and Nitrobacter-like NOB abundances were correlated with PN and soil nitrate concentration; no such correlations were observed for AOA and Nitrospira-like NOB. Autotrophic nitrification dominated (55–97%) in these forests and PN rates were enhanced for up to 2 years following periodic fertilization. More changes in community composition between control and fertilized plots were observed for AOB and Nitrobacter-like NOB than AOA. We conclude that fertilization causes rapid shifts in the structure of AOB and Nitrobacter-like NOB communities that dominate nitrification in these forests.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».