A Method for Determining Community Level Physiological Profiles of Organic Soil Horizons
Notice bibliographique
Résumé
Community level physiological profiles (CLPPs) have been widely used to assess microbial community diversity in soils. Refinement of techniques to determine soil CLPP eventually led to the development of the MicroResp technique. This technique avoids many of the pitfalls of earlier methods by using a whole-soil approach coupled with the convenience of microplates. However, issues related to soil pretreatment (primarily sieving) can arise when using the standard MicroResp method to determine the CLPPs of forest floors. Here, we developed a modified multiple substrate induced respiration (multi-SIR) method that lessens the effects of pretreatment by using a larger soil volume in custom 24-well deep-well plates. Microbial community indices including catabolic evenness (E) and CLPP were determined on a range of forest soils using both the standard MicroResp and our modified multi-SIR method. The modified method reduced the variation among the triplicate substrate wells and displayed a wider range of E among the soils measured. Additionally, using multivariate nonmetric multidimensional scaling (NMDS) as well as cluster analysis, we found that the modified method was able to better detect differences in soil CLPPs. The standard MicroResp method remains a valuable technique for many soils; however, our modified multi-SIR method is more suitable for organic soils, such as forest floors, that have low bulk density.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».