Deforestation for agriculture increases microbial carbon use efficiency in subarctic soils
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Agriculture is likely to expand poleward with climate change, encouraging deforestation for agriculture in subarctic regions, which alters soil physical, chemical and biological properties and potentially affects microbial metabolic efficiency. Deciphering how and by which mechanisms land-use change affects microbial carbon use efficiency (CUE) will enable the development of mitigation strategies to alleviate C losses. We assessed CUE using 18 O-labelled water in a paired-plot approach on soils collected from 19 farms across the subarctic region of Yukon, Canada, comprising 14 pairs of forest-to-grassland conversion and 15 pairs of forest-to-cropland conversion. Microbial CUE significantly increased following conversion to grassland and cropland. Land-use conversion resulted in a lower estimated abundance of fungi, while the archaeal abundance increased. Interestingly, structural equation modelling revealed that increases in CUE were mediated by a rise in soil pH and a decrease in soil C:N ratio rather than by shifts in microbial community composition, i.e. the ratio of fungi, bacteria and archaea. Our findings indicate a direct control of abiotic factors on microbial CUE via improved nutrient availability and facilitated conditions for microbial growth. Overall, this implies that to a certain extent CUE can be managed to achieve a more efficient build-up of stabilised soil organic C (SOC), as reflected in increased mineral-associated organic C under agricultural land use. These insights may also help constrain SOC models that generally struggle to predict the effects of deforestation, something that is likely to take place more frequently in the subarctic.
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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 | 0,000 | 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 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 ».