Ramifications of crop residue loading for soil microbial community composition, activity and nutrient supply
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Variable results have been reported on the effects of crop residue loads on soil microbial properties. We investigated changes in soil bacterial composition, β‐glucosidase enzyme activity and nutrient bioavailability in response to wheat residue loading. The treatments included three levels of above‐ground wheat residues (removed, retained or supplemented), with or without fertilizer N. Bacteroidetes , Firmicutes and Verrucomicrobia (the first two are copiotrophs) were less abundant where residues were removed than where residues were retained or supplemented, but the reverse was true for Actinobacteria, Cyanobacteria, Chloroflexi and Nitrospirae (all oligotrophs, although some Actinobacteria can be copiotrophic). Actinobacteria were also less abundant where fertilizer N was applied, and the abundances of their genera (including Arthrobacter and Mycobacterium ) increased where residues were removed, confirming that they were oligotrophic in this study. β‐diversity showed similar differences in the bacterial community structures because of residue management, but α‐diversity was not affected by residue management or N fertilizer. β‐glucosidase enzyme activities increased as C inputs increased with residue manipulation and N fertilizer. The enzyme activities increased with increasing residue loading in the 0–15 cm soil depth, but decreased with soil depth. Soil K supply increased with increasing residue loading, but nitrate‐N supply was highest with residue retention. These results demonstrate remarkable resilience of soil microbial functioning under a wide range of crop residue inputs, without adverse effects on enzyme activity attributable to inorganic N fertilizer. The increasing β‐glucosidase activity with increasing residue loading probably explains why crop residue return does not always increase soil C stocks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».