Soil microbial properties during decomposition of pulse crop and legume green manure residues in three consecutive subsequent crops
Notice bibliographique
Résumé
Crop residue decomposition not only is mainly driven by, but also affects, soil microorganisms. However, soil microbial responses to legume crops are usually studied only in one subsequent crop. We compared the soil microbial effects of pea (Pisum sativa L.) and faba bean (Vicia faba L.) pulse crops (grown for seed) with faba green manure (GM) and chickling vetch (Lathyrus sativus L.) GM crops in three subsequent crops. Soil microbial biomass C (MBC), β-glucosidase enzyme activity, and bacterial physiological (C substrate utilization) diversity were measured in the summer (rhizosphere and bulk soil) and fall (bulk soil) in all subsequent crops: wheat (Triticum aestivum L.), canola (Brassica napus L.), and barley (Hordeum vulgare L.). Residues of faba bean (grown for GM, herein called faba GM, or for seed, herein called faba bean) usually resulted in the most soil MBC and β-glucosidase activity relative to the other residues. Faba and vetch GM residues increased bulk soil MBC or β-glucosidase enzyme activity more than pulse crop residues in the first and (or) third subsequent crops. Soil MBC and β-glucosidase activities were often positively correlated with initial crop residue N concentrations and negatively correlated with initial C:N ratios or C concentrations. Bacterial physiological diversity was the least responsive to crop residues and was affected differently by sampling time. β-Glucosidase activity was always greater in the fall after crop harvest than in summer. Therefore, β-glucosidase activity was a more sensitive and consistent biological indicator of crop residue effects, and perhaps soil health, than MBC or bacterial physiological diversity.
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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) | 0,000 | 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 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 ».