Cover crop-driven shifts in soil microbial communities could modulate early tomato biomass via plant-soil feedbacks
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable agricultural practices such as cover crops (CCs) and residue retention are increasingly applied to counteract detrimental consequences on natural resources. Since agriculture affects soil properties partly via microbial communities, it is critical to understand how these respond to different management practices. Our study analyzed five CC treatments (oat, rye, radish, rye-radish mixture and no-CC) and two crop residue managements (retention/R+ or removal/R-) in an 8-year diverse horticultural crop rotation trial from ON, Canada. CC effects were small but stronger than those of residue management. Radish-based CCs tended to be the most beneficial for both microbial abundance and richness, yet detrimental for fungal evenness. CC species, in particular radish, also shaped fungal and, to a lesser extent, prokaryotic community composition. Crop residues modulated CC effects on bacterial abundance and fungal evenness (i.e., more sensitive in R- than R+), as well as microbial taxa. Several microbial structure features (e.g., composition, taxa within Actinobacteria, Firmicutes and Ascomycota), some affected by CCs, were correlated with early biomass production of the following tomato crop. Our study suggests that, whereas mid-term CC effects were small, they need to be better understood as they could be influencing cash crop productivity via plant-soil feedbacks.
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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) | 0,001 | 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 ».