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Enregistrement W3087067048 · doi:10.1111/ejss.13049

Long‐term legacy of land‐use change in soils from a subtropical rainforest: Relating microbiological and physicochemical parameters

2020· article· en· W3087067048 sur OpenAlex
Micaela Tosi, Hugo D. Chludil, Olga S. Correa, Jimena A. Vogrig, Marcela S. Montecchia

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Soil Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesSecretaria de Ciencia y Tecnica, Universidad de Buenos AiresAgencia Nacional de Promoción Científica y TecnológicaFondo para la Investigación Científica y TecnológicaUniversidad de Buenos Aires
Mots-clésEnvironmental scienceLand use, land-use change and forestryBiomass (ecology)Land useAbiotic componentEcosystemSoil carbonSoil waterNutrientSubtropicsMicrobial population biologyAgricultural landSoil organic matterAgronomyAgroforestryEcologySoil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Tropical and subtropical ecosystems are widely affected by the expansion of agriculture over pristine lands. Despite research efforts, knowledge of the impact of land‐use change on soil is still limited by intrinsic variability, inconsistent results and inadequate replication. This study aimed to better understand the consequences of land‐use change by focusing on long‐term effects on both soil biotic and abiotic parameters. For this purpose, we selected three productive farms under similar management, each of them with pristine forest sites and agricultural sites that had been deforested for ~15 and ~30 years. In each site, we analysed soil microbiological (phospholipid fatty acids [PLFAs], biomass and activity) and physicochemical parameters. Long‐term land‐use change caused a detriment in soil microbial biomass, activity and fungal abundance, but only small changes in PLFA composition. In fact, PLFA composition was more affected by soil physicochemical properties such as carbon‐to‐nutrient ratios and labile carbon than by land use. Some physicochemical parameters (e.g., organic carbon and nutrients) were also negatively affected by land‐use change and were more sensitive to time under agricultural use than microbiological parameters. The lower sensitivity of microbiological parameters could be the result of severe drought conditions at sampling, which may have affected soil microbial communities in both land uses. We were also able to detect associations between specific microbiological and physicochemical parameters. Among these, we identified some that seemed to result from their co‐variation in response to land‐use change and others that seemed to be independent of land use. Overall, our results show that soils can suffer further deterioration several years after deforestation. In order to restore soil health in these degraded lands, we need to keep on investigating the physical, chemical and biological mechanisms responsible for this deterioration. Highlights Land‐use change affected soil microbiological and physicochemical parameters. Microbiological parameters seemed to stabilize after continuous agriculture. Soil organic C, total N and fine particles were still reduced after long‐term cultivation. Microbiological parameters were mostly associated with C‐to‐nutrient ratios and labile C. Drought conditions may have affected microbial response to land‐use change.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,183 · 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