Managing Agroecosystems for Soil Microbial Carbon Use Efficiency: Ecological Unknowns, Potential Outcomes, and a Path Forward
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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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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) | 0,001 | 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.
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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 découle