Structural and functional differentiation of bacterial communities in post-coal mining reclamation soils of South Africa: bioindicators of soil ecosystem restoration
Notice bibliographique
Résumé
Soil microbial communities are suitable soil ecosystem health indicators due to their sensitivity to management practices and role in soil ecosystem processes. Presently, information on structural and functional differentiation of bacterial communities in post-coal mining reclamation soils of South Africa is sparse. Here, bacterial communities in three post-coal mining reclamation soils were investigated using community-level physiological profiling (CLPP), enzyme activities, and next-generation sequencing of 16S rRNA gene. Inferences were drawn in reference to adjacent unmined soils. CLPP-based species diversity and proportionality did not differ significantly (P > 0.05) whereas activities of β-glucosidase, urease and phosphatases were significantly (P < 0.05) influenced by site and soil history (reclaimed vs unmined). Bacterial communities were influenced (PERMANOVA, P < 0.05) by soil history and site differences, with several phylotypes differentially abundant between soils. Contrastingly, predicted functional capabilities of bacterial communities were not different (PERMANOVA, P > 0.05), suggesting redundancy in bacterial community functions between reclamation and unmined soils. Silt content, bulk density, pH, electrical conductivity, Na and Ca significantly influenced soil bacterial communities. Overall, results indicate that bacterial community structure reflects underlying differences between soil ecosystems, and suggest the restoration of bacterial diversity and functions over chronological age in reclamation soils.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».