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Enregistrement W2774388105 · doi:10.1139/cjm-2017-0443

Duration of continuous cropping with straw return affects the composition and structure of soil bacterial communities in cotton fields

2017· article· en· W2774388105 sur OpenAlexvenueno aff
Lei Yang, Lanlan Tan, Fenghua Zhang, William J. Gale, Zhibo Cheng, Wen Sang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFirmicutesAcidobacteriaActinobacteriaProteobacteriaAgronomyBiologySoil waterBacterial phylaEcologyBacteria16S ribosomal RNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Salinized land in the China's Xinjiang Region is being reclaimed for continuous cotton production. The specific objectives of this field study were (i) to compare bacterial composition and diversity in unfarmed (i.e., unreclaimed) and continuously (5, 10, 15, and 20 years) cropped soils and (ii) to explore correlations between soil properties and the bacterial communities identified by Illumina MiSeq sequencing. The results showed that bacterial species richness and diversity increased for 10-15 years and then declined when salinized land was reclaimed for cotton production. Proteobacteria and Firmicutes were the dominant phyla in unfarmed soil. Continuous cropping reduced the abundance of Firmicutes but increased that of Chloroflexi, Acidobacteria, and Actinobacteria. Cluster analyses showed that the greatest similarities in bacterial communities were between the 5- and 10-year treatments and between the 15- and 20-year treatments. Soil pH, electrical conductivity, alkali-hydrolyzable N, and available P were significantly correlated with bacterial community distribution. Overall, cotton production improved soil physicochemical properties and altered the structure and composition of soil bacterial communities compared with unfarmed soil. These positive effects began to decrease after 10-15 years of continuous cotton production.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,178 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations64
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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