Impacts of land‐use changes on the variability of microbiomes in soil profiles
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The conversion of arable land to grassland and/or forested land is a common strategy of restoration because the development of plant communities can inhibit the erosion of soil, increase biodiversity and improve associated ecosystem services. The vertical profiles of microbial communities, however, have not been well characterized and their variability after land conversion is not well understood. We assessed the effects of the conversion of arable land (AL) to grassland (GL) and forested land (FL) on bacterial communities as old as 29 years in 0-200-cm profiles of a Chinese Mollisol. RESULTS: The soil in AL has been a stable ecosystem and changes in the assembly of soil microbiomes tended to be larger in the topsoil. The soil properties and microbial biodiversity of arable land were larger following revegetation and reforestation. The conversion caused a more complex coupling among microbes, and negative interactions and average connectivity were stronger in the 0-20-cm layers in GL and in the 20-60-cm layers in FL. The land use dramatically influenced the assembly of the microbial communities more in GL than AL and FL. The bacterial diversity was an important component of soil multinutrient cycling in the profiles and microbial functions were not as affected by changes in land use. CONCLUSION: The spatial variation of the microbiomes provided critical information on below-ground soil ecology and the ability of the soil to provide crucial ecosystem services. © 2021 Society of Chemical Industry.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».