Forage mixed planting can effectively improve soil enzyme activity and microbial community structure and diversity in agro-pastoral interlacing arid zone
Notice bibliographique
Résumé
Aiming at the problems of serious soil desertification and continuous reduction of effective soil nutrients in the agricultural and animal husbandry interlaced arid area in Inner Mongolia, this study used Aohan alfalfa, old awn wheat, and fodder oats at the Siziwang Banner, Ulanchabu City, Inner Mongolia Autonomous Region. There were a total of five treatments, namely, single seeding alfalfa, single seeding old awn wheat, single seeding fodder oats, alfalfa and old awn wheat mixed sowing, and control. The results showed that the urease activity and microbial biomass nitrogen content of mixed planting were higher than other treatments. With the advancement of the growth period, the bacteria α-diversity index showed an upward trend; β-diversity analysis showed that planting method was the main factor affecting bacteria diversity and sampling time was the main factor affecting fungi diversity. In summary, mixed planting treatment was more helpful to improve soil enzyme activity, microbial biomass, and enrich soil microbial diversity, which was of great significance to maintain the balance of soil ecosystem. It is hoped that this study will contribute to the theoretical basis and practical experiences for efficient utilization of microbial resources in the field of soil improvement.
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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 ».