Vegetation and Soil Biodiversity Across Perennial Grassland-Annual Cropland Edges
Notice bibliographique
Résumé
The agroecosystem is composed of a mosaic of land uses and management types. As such, edges are prevalent and can have biological and physical effects on the surrounding area. For a deeper understanding of edge effects, both aboveground and belowground processes must be considered. To address edge effects in the agroecosystem, we investigated both aboveground and belowground properties across perennial grassland-annual cropland edges in central Saskatchewan, Canada. Specifically, we examined aboveground vegetation, belowground soil properties, belowground vegetation, and soil microbial community composition across edges of managed perennial grasslands and croplands. An a priori structural equation model (SEM) was created to analyze relationships between aboveground and belowground changes across the edge, specifically looking at drivers of the soil microbial community. Overall, our SEMs demonstrated that soil total nitrogen positively influenced bacterial richness and bacterial richness negatively influenced fungal richness. Belowground plant richness, rather than aboveground plant richness, had a positive relationship with fungal richness. Aboveground living biomass was a positive driver of soil total carbon and total nitrogen. At the community level, soil bacteria and fungi appear to be directly influenced by soil properties and microbial interactions, rather than plants directly. However, further investigation into the fungal community revealed specific fungal genera abundance was influenced by plant richness, while some were not; and may be due to specific plant associations. Understanding edge effects in the agroecosystem may aid in developing better management practices, bringing benefits to both the producer and agroecosystem health and resilience.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».