Effects of Vermicompost on Soil Enzyme Activity and Bacterial Diversity of Black Soil in Greenhouse
Notice bibliographique
Résumé
The effects of various amounts of vermicompost applied on soil enzyme activity, bacteria number and diversity were conducted. The experiment set up five treatments: Treatment 1, control(CK), nil fertilizer; Treatment 2,vermicompost 7. 5 t hm-2; Treatment 3,vermicompost 15 t hm-2; Treatment 4,vermicompost 30 t hm-2; Treatment 5,vermicompost 60 t hm-2.The results showed that vermicompost promoted the activities of soil catalase, urease,invertase and phosphatase, which being slightly different by different enzyme types. With the increase of vermicompost application rate, the soil bacteria increased at first and then decreased, but the soil bacteria community diversity showed an increasing trend. The effects of all treatments on soil bacteria richness and diversity indices were significantly higher than the control, but all treatments were not different among the evenness indexes. Cluster analysis showed that DGGE profile similarity of soil bacteria by treatment 3(vermicompost 15 t hm-2) and treatment 4(vermicompost 30 t hm-2) reached 93.8%, and gathered into a cluster; bacterial species of treatment 3 were most similar to treatment 4. There were no significant difference between treatment 3 and treatment 4 on soil bacteria diversity indexes and evenness indexes, but the number of bands of treatment 3 significantly increased. Similarity of treatment 4 and treatment 5(vermicompost 60 t hm-2) reached 78.1%, similarity of treatment 1 and treatment 2(vermicompost 7.5 t hm-2) only reached 57.3%.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».