Drivers of soil microbial and detritivore activity across global grasslands
Notice bibliographique
Résumé
Covering approximately 40% of land surfaces, grasslands provide critical ecosystem services that rely on soil organisms. However, the global determinants of soil biodiversity and functioning remain underexplored. In this study, we investigate the drivers of soil microbial and detritivore activity in grasslands across a wide range of climatic conditions on five continents. We apply standardized treatments of nutrient addition and herbivore reduction, allowing us to disentangle the regional and local drivers of soil organism activity. We use structural equation modeling to assess the direct and indirect effects of local and regional drivers on soil biological activities. Microbial and detritivore activities are positively correlated across global grasslands. These correlations are shaped more by global climatic factors than by local treatments, with annual precipitation and soil water content explaining the majority of the variation. Nutrient addition tends to reduce microbial activity by enhancing plant growth, while herbivore reduction typically increases microbial and detritivore activity through increased soil moisture. Our findings emphasize soil moisture as a key driver of soil biological activity, highlighting the potential impacts of climate change, altered grazing pressure, and eutrophication on nutrient cycling and decomposition within grassland ecosystems.
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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 ».