Determinants of bacterial communities in <scp>C</scp> anadian agroforestry systems
Notice bibliographique
Résumé
Land-use change is one of the most important factors influencing soil microbial communities, which play a pivotal role in most biogeochemical and ecological processes. Using agroforestry systems as a model, this study examined the effects of land uses and edaphic properties on bacterial communities in three agroforestry types covering a 270 km soil-climate gradient in Alberta, Canada. Our results demonstrate that land-use patterns exert stronger effects on soil bacterial communities than soil zones in these agroforestry systems. Plots with trees in agroforestry systems promoted greater bacterial abundance and to some extent species richness, which was associated with more nutrient-rich soil resources. While Acidobacteria, Actinobacteria and Alphaproteobacteria were the dominant bacterial phyla and subphyla across land uses, Arthrobacter, Acidobacteria_Gp16, Burkholderia, Rhodanobacter and Rhizobium were the keystone taxa in these agroforestry systems. Soil pH and carbon contents emerged as the major determinants of bacterial community characteristics. We found non-random co-occurrence and modular patterns of soil bacterial communities, and these patterns were controlled by edaphic factors and not their taxonomy. Overall, this study highlights the drivers and co-occurrence patterns of soil microbial communities in agroforestry systems.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».