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Enregistrement W2945318087 · doi:10.3389/fmicb.2019.01146

Managing Agroecosystems for Soil Microbial Carbon Use Efficiency: Ecological Unknowns, Potential Outcomes, and a Path Forward

2019· article· en· W2945318087 sur OpenAlexaff
Cynthia M. Kallenbach, Matthew D. Wallenstein, Meagan E. Schipanksi, A. Stuart Grandy

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureU.S. Department of Agriculture
Mots-clésAgroecosystemContext (archaeology)TillageEnvironmental scienceSoil carbonAgricultureCrop rotationAgricultural engineeringEcologySoil waterEnvironmental resource managementSoil scienceBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,179 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations158
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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