Influence of corn, switchgrass, and prairie cropping systems on soil microbial communities in the upper Midwest of the United States
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 Because soil microbes drive many of the processes underpinning ecosystem services provided by soils, understanding how cropping systems affect soil microbial communities is important for productive and sustainable management. We characterized and compared soil microbial communities under restored prairie and three potential cellulosic biomass crops (corn, switchgrass, and mixed prairie grasses) in two spatial experimental designs – side‐by‐side plots where plant communities were in their second year since establishment (i.e., intensive sites) and regionally distributed fields where plant communities had been in place for at least 10 years (i.e., extensive sites). We assessed microbial community structure and composition using lipid analysis, pyrosequencing of rRNA genes (targeting fungi, bacteria, archaea, and lower eukaryotes), and targeted metagenomics of nifH genes. For the more recently established intensive sites, soil type was more important than plant community in determining microbial community structure, while plant community was the more important driver of soil microbial communities for the older extensive sites where microbial communities under corn were clearly differentiated from those under switchgrass and restored prairie. Bacterial and fungal biomasses, especially biomass of arbuscular mycorrhizal fungi, were higher under perennial grasses and restored prairie, suggesting a more active carbon pool and greater microbial processing potential, which should be beneficial for plant acquisition and ecosystem retention of carbon, water, and nutrients.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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