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Enregistrement W2158674075 · doi:10.1139/cjm-2014-0821

Winter effect on soil microorganisms under different tillage and phosphorus management practices in eastern Canada

2015· article· en· W2158674075 sur OpenAlexaffvenueabout
Yichao Shi, Roger Lalande, Chantal Hamel, Noura Ziadi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesMinistry of Education of the People's Republic of China
Mots-clésAgronomyTillagePloughPhosphorusMicrobial population biologyHuman fertilizationMicroorganismCrop rotationBiomass (ecology)Environmental scienceBiologyCropChemistryBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Determining how soil microorganisms respond to crop management systems during winter could further our understanding of soil phosphorus (P) transformations. This study assessed the effects of tillage (moldboard plowing or no-till) and P fertilization (0, 17.5, or 35 kg P·ha(-1)) on soil microbial biomass, enzymatic activity, and microbial community structure in winter, in a long-term (18 years) corn (Zea mays L.) and soybean (Glycine max L.) rotation established in 1992 in the province of Quebec, Canada. Soil samples were collected at 2 depths (0-10 and 10-20 cm) in February 2010 and 2011 after the soybean and the corn growing seasons, respectively. Winter conditions increased the amounts of soil microbial biomasses but reduced the overall enzymatic activity of the soil, as compared with fall levels after corn. P fertilization had a quadratic effect on the amounts of total, bacterial, arbuscular mycorrhizal fungi phospholipid fatty acid markers after corn but not after soybean. The soil microbial community following the soybean and the corn crops in winter had a different structure. These findings suggest that winter conditions and crop-year could be important factors affecting the characteristics of the soil microbial community under different tillage and mineral P fertilization.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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