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Enregistrement W2739958937 · doi:10.1111/gcb.13853

Peaks of in situ N<sub>2</sub>O emissions are influenced by N<sub>2</sub>O‐producing and reducing microbial communities across arable soils

2017· article· en· W2739958937 sur OpenAlexaff
Luiz A. Domeignoz‐Horta, Laurent Philippot, Céline Peyrard, David Bru, Marie‐Christine Breuil, Florian Bizouard, Éric Justes, Bruno Mary, Joël Léonard, Aymé Spor

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesDirectorate for Biological SciencesAgence de l'Environnement et de la Maîtrise de l'EnergieEuropean CommissionRoyal Society
Mots-clésDenitrificationGreenhouse gasNitrous oxideArable landSoil waterEnvironmental scienceAbiotic componentNitrous-oxide reductaseEnvironmental chemistryNitrogen cycleNitrificationAgricultureAgronomyEcologyNitrogenBiologyChemistryDenitrifying bacteriaSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Agriculture is the main source of terrestrial N2O emissions, a potent greenhouse gas and the main cause of ozone depletion. The reduction of N2O into N2 by microorganisms carrying the nitrous oxide reductase gene (nosZ) is the only known biological process eliminating this greenhouse gas. Recent studies showed that a previously unknown clade of N2O‐reducers (nosZII) was related to the potential capacity of the soil to act as a N2O sink. However, little is known about how this group responds to different agricultural practices. Here, we investigated how N2O‐producers and N2O‐reducers were affected by agricultural practices across a range of cropping systems in order to evaluate the consequences for N2O emissions. The abundance of both ammonia‐oxidizers and denitrifiers was quantified by real‐time qPCR, and the diversity of nosZ clades was determined by 454 pyrosequencing. Denitrification and nitrification potential activities as well as in situ N2O emissions were also assessed. Overall, greatest differences in microbial activity, diversity, and abundance were observed between sites rather than between agricultural practices at each site. To better understand the contribution of abiotic and biotic factors to the in situ N2O emissions, we subdivided more than 59,000 field measurements into fractions from low to high rates. We found that the low N2O emission rates were mainly explained by variation in soil properties (up to 59%), while the high rates were explained by variation in abundance and diversity of microbial communities (up to 68%). Notably, the diversity of the nosZII clade but not of the nosZI clade was important to explain the variation of in situ N2O emissions. Altogether, these results lay the foundation for a better understanding of the response of N2O‐reducing bacteria to agricultural practices and how it may ultimately affect N2O emissions.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations164
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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