Exploring the optimal grazing intensity in desert steppe based on soil nematode community and function
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Grazing is a key regulator of the biodiversity of the desert steppe in Inner Mongolia and has important ecological significance for the sustainable development of underground ecosystems. In a 14‐year grazing intensity experiment, we systematically explored the changes in soil nematode communities in desert steppe soils and comprehensively evaluated the optimal grazing intensity for the sustainability of the desert steppe underground ecosystem. Using high‐throughput sequencing, we analyzed the soil nematode communities and their relationships with environmental factors. The 14‐year grazing experiment revealed a significant impact on the diversity and composition of the soil nematode community in the surface layer (0–10 cm) and on the soil nematode community in the whole soil layer (0–20 cm). Based on LEfSe multilevel discriminant analysis, we found that the relative abundances of Acrobeles , Cephalobus , Filenchus , Aphelenchus , Longidorella , Amplimerlinius , Aporcelaimellus , Acrobeloides , Dorylaimellus , Hemicycliophora , Thonus , Alaimus , and Oxydirus changed significantly under different grazing treatments. Considering the number and function of soil nematode communities, long‐term light grazing was found to significantly promote an increase in soil nematode diversity and helped maintain soil nematode community stability. We determined that the most suitable grazing intensity for the sustainability of the soil underground ecosystem of the desert steppe in Inner Mongolia is light grazing (0.91 sheep hm ‐2 0.5 yr ‐1 ). We have, thus, provided a tool for determining and evaluating optimal grazing intensities for sustainable soil underground ecosystems.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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