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Enregistrement W3139481808 · doi:10.5194/soil-7-71-2021

Complex soil food web enhances the association between N mineralization and soybean yield – a model study from long-term application of a conservation tillage system in a black soil of Northeast China

2021· article· en· W3139481808 sur OpenAlexaff
Shixiu Zhang, Chang Liang, Neil B. McLaughlin, Shuyan Cui, Haitao Wu, Donghui Wu, Wenju Liang, Aizhen Liang

Notice bibliographique

RevueSOIL · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesYouth Innovation Promotion Association of the Chinese Academy of SciencesPeople's Government of Jilin ProvinceYouth Innovation Promotion AssociationChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTillageAgronomyEnvironmental scienceMineralization (soil science)Soil food webConventional tillageAgroecosystemSoil managementSoil biologyEcologyBiologySoil scienceSoil waterAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Long-term (10 years) application of conservation tillage following conversion from conventional tillage (CT) can achieve a new equilibrium in the soil environment, which is vital to reverse soil biodiversity declines and fulfil the goal of maintaining agroecosystem sustainability. However, in such a situation, how the soil community regulates nutrient cycling impacting crop yield is not well documented. Therefore, the relations between mineralized nitrogen (N) delivered by soil food web and soybean (Glycine max Merr.) yield were investigated after 14 years application of CT, reduced tillage (RT) and no tillage (NT) in a black soil (Typic Hapludoll) of Northeast China. We hypothesized that soil mineralizable N would increase with the complexity of the soil food web, and that the trophic groups involved in associating N mineralization with crop yield will vary with soil depth in the conservation tillage practice. During the soybean growing season, soil organisms, including bacteria, fungi, nematodes, mites and collembolans, were extracted and identified monthly from 0–5 and 5–15 cm soil depths to estimate the complexity of the food web indicated by the species richness and connectance indices, and to simulate the mineralized N using energetic food web modelling. The species richness and connectance of the food web at both soil depths were significantly affected by tillage practices, and their values decreased of the order of NT > RT > CT. A similar trend was also revealed for the simulated N mineralization, that is, the mineralized N released either from the functional feeding guilds or from the energy pathways of the food web were greater in RT and NT than in CT at both soil depths. Multiple linear regression analysis showed that soil organisms involved in coupling the mineralized N with soybean yield were different at different soil depths, in which fungal and root pathways at 0–5 cm and bacterial pathway at 5–15 cm were the driving factors for the supply of mineralized N to soybean in NT and RT soils. These results support our hypothesis and highlight the essential role of soil food web complexity in coupling N mineralization and crop yield after long-term application of conservation tillage. Additionally, the current modelling work provides basic hypotheses for future studies to test the impact of soil biodiversity or specific functional guilds on the fate of N in agro-ecosystems.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,201 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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