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Enregistrement W3208524865 · doi:10.82308/14260

The role of earthworms in nitrous oxide emissions from forage agroecosystems

2011· article· en· W3208524865 sur OpenAlexfundno aff
Roberto Prieto

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInvertebrate Taxonomy and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésAgroecosystemNitrous oxideForageEnvironmental scienceAgronomyAgroforestryEcologyBiologyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les émissions d'oxyde nitreux (N2O) provenant de sols agricoles contribuent à l'effet de serre, à la destruction de la couche d'ozone et à la formation de pluies acides. Des études en laboratoire ont démontré que, lorsque le sol est en contact avec des vers de terre, celui-ci présente des niveaux plus élevés de flux de N2O que lorsqu'il n'y a pas de verres de terre présents. Un taux élevé de N2O se produit lorsque les micro-organismes nitrifiants et/ou dénitrifiants sont activés. Pourtant, les études publiées sur les essais aux champs n'ont pas été concluantes quant aux niveaux de N2O attribuables à la présence de vers de terre. Les objectifs de ce mémoire étaient : (1) sur le terrain, de déterminer l'incidence des quantités élevées de vers de terre anéciques et endogés sur les niveaux de flux de N2O dans les chambres avec et sans légumineuses, (2) en laboratoire, de définir les agents bactériologiques dénitrificateurs, et (3) de quantifier le taux de dénitrification des structures associées aux vers de terre, incluant intestins, turriculés, tubes et tertres du ver de terre anécique Lumbricus terrestris. Selon les études effectuées sur le terrain, lorsqu'il y avait une présence accrue de vers de terre, les niveaux de N2O augmentaient de façon importante (P<0,05), mais seulement dans les chambres avec des légumineuses. Les espèces anéciques semblaient avoir un effet plus important sur les émissions de N2O. Le modèle de régression linéaire des données relatives aux niveaux de N2O et à la quantité de vers de terres ajoutés était significative (P<0,05) ; en moyenne, les vers de terre émettaient 335 ng N2O m-2 h-1 lorsque l'humidité du sol dans les chambres avec légumineuses excédait 60% de l'espace poral irrigué. Lors de l'étude en laboratoire, une analyse de 454 pyroséquençage portant sur la diversité et la phylogénie des fragments génétiques de la bactérie nosZ (codification de réductase de N2O) a révélé un ensemble de 39 unités taxonomique opérationel (UTOs) unique, dont 14 identifiées dans les intestins du ver de terre. Les intestins semblent contenir un ensemble unique de bactéries dénitrificatrices endémiques. Une analyse au blocage à l'acétylène a démontré que le ver de terre lui-même présentait le potentiel le plus élevé de dénitrification, soit 2,67 µg N2O-N g sol-1 h-1, valeur nettement supérieure (P<0,05) à celles du sol brut et des autres structures de vers de terre, à l'exception des turriculés frais. Les turriculés frais indiquaient un taux moyen de dénitrification de 0,94 µg N2O-N g sol-1 h-1, donc plus élevé (P<0,05) que le taux de turriculés vieillis et du sol brut. L'ensemble distinct de dénitrificateurs intestinaux est très actif de par leurs conditions favorables dans les intestins, dont l'anoxie et le substrat de qualité. Lorsque les structures de vers de terre anéciques sont fraîches, celles-ci deviennent des endroits propices favorisant la dénitrification du sol. Ce mémoire affirme l'importance de l'interaction entre les verres de terre et les microorganismes dénitrifiants quant aux émissions de N2O, en particulier dans les agroécosystèmes de légumineuses. Ces interactions devraient être prises en compte lors du développement de modèles de prévision des émissions de gaz à effet de serre provenant des sols agricoles.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,161 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2011
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