Identifying the core bacterial and fungal communities within four agricultural biobeds used for the treatment of pesticide rinsates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bacterial and fungal communities of four pesticide rinsate treatment biobeds constructed in Alberta and Saskatchewan, Canada were profiled via high throughput DNA sequencing to assess the effect of biobed depth and pesticide application on microbial community composition. Biobeds differed in geographical location and biobed design, and composition of pesticide rinsates (including herbicides, fungicides, and insecticides). All biobeds achieved similar treatment efficacy and supported greater bacterial diversity relative to fungal diversity, yet selected for similar abundant bacterial orders of Actinomycetales, Acidobacteria, Rhizobiales, and Sphingobacteriales and fungal taxonomic groups of Dothideomycetes, Eurotiales, Hypocreales, and Sordariales. Biobeds differed in the presence of unique and differentiated genera and operational taxonomic units. Biobed depth did not uniformly impact the diversity and/or the microbial community structure. Overall, pesticide application increased bacterial diversity, but had limited effect on the more variable fungal diversity, therefore suggesting broader implication for the effect of applied fungicides on biobed fungal communities. Highlights Biobeds support diverse bacterial and fungal communities Specific “core” bacterial and fungal taxa are abundant in biobeds of different design and treatment Microbial diversity is not directly linked with pesticide type or diversity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».