Improvement in gravel-mulched land soil nutrient and bacterial community diversity with Lonicera japonica
Notice bibliographique
Résumé
Gravel-mulched land in China suffers from poor natural resources and fragile ecological environment, posing a challenge to effective restoration of ecological function. Lonicera japonica, a traditional Chinese herb used for treating human diseases, is a highly adaptable and resilient plant species, can effectively improve the soil properties, and may have important implications for the ecology and economy of gravel-mulched land. A study was conducted in a gravel-mulched field to measure the impact of planting the L. japonica (including control (CK), 1-year, 2-year, and 4-year cultivation of plants) on (i) dynamic changes in soil nutrient and enzyme activity properties, and (ii) soil rhizosphere microbial community structure characteristics. We found that the concentration of soil organic carbon, available nitrogen, available phosphorus and available potassium in L. japonica soil after cultivation for 1–4 years increased by 11–409%. The urease, phosphatase and catalase activities were increased by 11–560%, with the highest nutrient concentration and enzyme activity in 4-year plants. The pH value gradually decreased after cultivation. The improved soil environments increased soil bacterial community diversity. Planting L. japonica significantly increased the bacterial ACE, Chao1 index, Simpson index, and Shannon-Wiener index. The Firmicutes, Proteobacteria and Bacteroidetes were observed in dominant phyla. The relative abundance of eight genera, including Streptococcus, Veillonella and Rothia, was significantly reduced by more than 1%. Taken together, these soil indicators suggest that planting L. japonica in the short term would be a cost-effective strategy to combat soil degradation in a gravel-mulched ecosystem.
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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) | 0,001 | 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 ».