Influence of Two Important Leguminous Trees on Their Soil Microbiomes and Nitrogen Cycle Activities in a Primary and Recovering Secondary Forest in the Northern Zone of Costa Rica
Notice bibliographique
Résumé
Inga edulis and Pentaclethra macroloba are dominant N-fixing forest trees in Costa Rica, likely important for recovery of soil N and C after deforestation, yet little is known of their soil microbiomes nor how land use impacts them. Soils from both trees in a primary and secondary forest were assessed for N-cycle metrics and DNA sequence-based composition of total bacterial, potential N-fixing bacterial, and potential ammonium oxidizing bacterial genera. The compositions of the functional groups of bacteria, but not their total relative abundance of DNA, were different across the soils. The P. macroloba soils had greater NO3− levels and richness of both functional groups, while I. edulis soils had greater NH4+ levels, consistent with its NH4+ preference for root nodule development. The bacterial communities were different by habitat, as secondary forest I. edulis microbiomes were less rich, more dominant, possibly more affected by the disturbance, or reached equilibrium status quicker than the richer, less dominant P. macroloba microbiomes, which may be developing slower along with secondary forest succession, or were less affected by the disturbance. Functional redundancy and switching of 10 N-cycle bacterial genera was evident between the primary and secondary forest soils, likely to maintain stable levels of N-cycle activity following disturbance. In summary, the two tree soil microbiomes are different, land use differentially affects them, and, thus, both tree species should be used during forest regeneration strategies in this region.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».