The impact of Arsenic induced stress on soil enzyme activity in different rice agroecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Arsenic (As) contamination was used to stress ecosystem functioning and the activity of five soil enzymes were used to measure the level of stress: β-glucosidase, urease, acid phosphatase, alkaline phosphatase, and arylsulfatase. Two consecutive field experiments were conducted based on differences in rice agroecosystems during the monsoon (wet) and the post-monsoon (dry) seasons: one measured the impact of As stress on anaerobic rice agroecosystem and the other under aerobic; each receiving soil amendments (including organic manure, vermicompost, NPK, silicon, iron). Aerobic treatment significantly reduced soil As (P <0.05) as compared to anaerobic conditions. The activity of β-glucosidase increased the highest under aerobic conditions (30%–34%), ranging from 52.64–194.15 μg ρ-nitrophenol g−1 of dry soil h−1 relative to anaerobic conditions. Enzyme activities also increased under aerobic conditions, ranging from 24%–29%, 21%–22%, 12%–18%, and 14%–16% for alkaline phosphatase, arylsulfatase, acid phosphatase and urease, respectively. The incorporation of organic manure under aerobic conditions resulted in significant increases in enzyme activities relative to control and NPK. Differences in As concentrations between each of the agroecosystem caused significant inhibitory effects on most soil enzyme activities; however, urease activity was not impacted. Principal Component Analysis (PCA) of enzyme activities indicated that urease activity had the lowest factor loading on PCA in wet and dry seasons. Overall, the aerobic system was better to strengthen soil ecosystem health by increasing enzyme activities, while the activity of β-glucosidase, acid phosphatase, alkaline phosphatase and arylsulfatase can serve as potential indicators of soil biochemical functionality in As contaminated soils under study conditions.
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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) | 0,000 | 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 ».