Managing Agroecosystems for Soil Microbial Carbon Use Efficiency: Ecological Unknowns, Potential Outcomes, and a Path Forward
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural systems are increasingly managed for improving soil carbon (C) accumulation. However, there are limits to C returns in agricultural systems that constrain soil C accumulation capacity. Increasing the efficiency of how soil microbes process C is gaining interest as an important management strategy for increasing soil C and is a key feature of soil C dynamics in many new microbial-explicit models. A higher microbial C use efficiency (CUE) may increase C storage while reducing C system losses and is a fundamental trait affecting community assembly dynamics and nutrient cycling. However, the numerous ecological unknowns influencing CUE limit our ability to effectively manage CUE in agricultural soils for greater soil C storage. In this perspective, we consider three complex drivers of agroecosystem CUE that need to be resolved to develop effective C sequestration management practices in the future: (1) the environment as an individual trait moderator versus a filter, (2) microbial community competitive and faciliatory interactions, and (3) spatiotemporal dynamics through the soil profile and across the microbial lifecycle. We highlight ways that amendments, crop rotations, and tillage practices might affect microbial CUE conditions and the variable outcomes of these practices. We argue that to resolve some of the unknowns of CUE dynamics, we need to include more mechanistic, trait-based approaches that capitalize on advanced methods and innovative field research designs within an agroecosystem-specific context. By identifying the management-level determinants of CUE expression, we will be better positioned to optimize CUE to increase soil C storage in agricultural systems.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».