An evaluation of biological soil health indicators in four long‐term continuous agroecosystems in Canada
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The soil microbial community (SMC) and soil organic matter (SOM) are inherently related and are sensitive to land‐use changes. Microorganisms regulate essential soil functions that are key to SOM dynamics, whereas SOM dynamics define the SMC. To expand our understanding of soil health, we evaluated biological and SOM indicators in long‐term (18‐yr) continuous silage corn ( Zea mays L.), continuous soybean [ Glycine max (L.) Merr.], and perennial grass ecosystems in Ontario, Canada. The SMC was evaluated via ester‐linked fatty acid methyl ester (EL‐FAME) and amplicon sequencing. Soil organic matter was evaluated via a new combined enzyme assay that provides a single biogeochemical cycling value for C, N, P, and S cycling activity (CNPS), as well as loss‐on‐ignition, permanganate oxidizable C (POXC), and total C and N. Overall, soil health indicators followed the trend of grasses > corn > soybean. Grass systems had up to 8.1 times more arbuscular mycorrhizal fungi, increased fungal/bacteria ratios (via EL‐FAME), and higher microbial diversity (via sequencing). The POXC was highly variable within treatments and did not significantly differ between systems. The novel CNPS activity assay, however, was highly sensitive to management (up to 2.2 and 3.2 times higher under grasses than corn and soybean, respectively) and was positively correlated ( ρ > .92) to SOM, total C, and total N. Following the “more is better” model, where higher values of the measured parameters indicate a healthier soil, our study showed decreased soil health under monocultures, especially soybean, and highlights the need to implement sustainable agriculture practices that maintain soil health.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 découle