Field decomposition of Bt-506 maize leaves and its effect on collembola in the black soil region of Northeast China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The litters of Bt corn would go into the soil through straw returning and field ploughing after cultivation. To clarify whether the leaf litter decomposition rate and the non-target soil Collembola were influenced by the Bt protein or other litter properties in leaf litters of Bt corn in Northeast China, leaf litterbags of Bt-506, its near isoline Zheng 58 and a local type Zhengdan 958 were used in the field in Northeast China. The leaf decomposition rate, the leaf properties and the collembolan community in litterbags were investigated later. After seven months, only 43.5 ng/g Bt protein in Bt-506 leaf litter was left. All the investigated indices were not significantly different between Bt-506 and its near isoline Zheng 58. But when compared with local type Zhengdan 958, Bt-506 and its near isoline Zheng 58 contained lower non-structural carbohydrate content but higher total nitrogen content, and had lower litter decomposition rate and less abundance of Collembola. Collembolan abundance and litter decomposition rate were both significantly correlated with the non-structural carbohydrate and total nitrogen contents of the leaf litters. Field study results revealed Bt protein did not affect the leaf litter decomposition rate and the collembolan community in leaf litterbags in short term. The significant differences of these investigated indices among corn types were caused by the different non-structural carbohydrate and total nitrogen contents in leaf litter.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».