Relationships between field management, soil health, and microbial community composition
Notice bibliographique
Résumé
More meaningful and useful soil health tests are needed to enable better on-farm soil management. Our objective was to assess the relationship between field management, soil health, and soil microbial abundance and composition (phospholipid fatty acid analysis (PLFA)) in soil collected from two fields (farmer-designated ‘good’ versus ‘poor’) across 34 diverse (livestock, grain or vegetable cropping) farms in Maritime Canada. Soil health was measured using soil texture, surface hardness, available water capacity, water stable aggregates, organic matter, soil protein, soil respiration, active carbon, and standard nutrient analysis. All soils were medium to coarse textured (<8% clay). Mixed models analysis showed that both CSHA and PLFA were able to resolve statistical differences between cropping systems, however conventional soil chemical analysis was the only testing method to resolve statistical differences between farmer designated ‘good’ and ‘poor’ fields. Principle component analyses determined management history (rotation over previous three years), but not ‘good’ or ‘poor’ field designation, to be an important determinant of soil health. Water-stable aggregates and soil respiration were positively correlated with all PLFA microbial groups, and negatively correlated with sand, P, Cu and Al. Lower-intensity management (perennial forage, mixed annual-perennial cropping), manure application and low tillage were linked to higher soil respiration, water-stable aggregates, fungi, mycorrhizae, Gram negative bacteria, and lower soil available P. Correlations between CSHA and PLFA shows promise for integrating these two tests for improved soil health assessment.
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 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 | 0,000 | 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.
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 ».