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Enregistrement W4391074408 · doi:10.1016/j.apsoil.2024.105271

Adding ligneous litter to cultivated organic soil changes the soil micro-food web and alters soil nitrogen availability

2024· article· en· W4391074408 sur OpenAlexaff
Krisztina Mosdossy, Cynthia M. Kallenbach, Benjamin Mimee

Notice bibliographique

RevueApplied Soil Ecology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueNematode management and characterization studies
Établissements canadiensMcGill UniversityAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLitterSoil food webPlant litterAgronomySoil carbonSoil biologySoil waterEnvironmental scienceBiologyNitrogen cycleEcosystemNitrogenEcologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organic soils are major carbon (C) sinks that when drained for cultivation, become large sources of CO2-C to the atmosphere and are susceptible to high rates of wind erosion. Mulching organic soils with ligneous litter is one strategy for reducing erosion, however, this could shift a bacteria-dominated soil to a fungal-dominated soil, affecting the microbivorous nematode populations and C and nitrogen (N) cycling. We conducted two, six-week greenhouse experiments, with soil sourced in 2020 and then in 2021, to determine how the micro-food web responds to different ligneous litter inputs and placement. We also examined the coinciding effects on bioavailable N and gene abundances encoding for decomposition enzymes to assess how changes in the micro-food web potentially alter C and N dynamics. We compared four different litters (larch, miscanthus, ash, or willow) applied to soil separately and ranging in lignin:N between 65 and 339. To test the effect of litter placement, each litter type was left on top or incorporated into soil planted with lettuce. Starting soil nematode, fungal and bacterial community compositions differed between 2020 and in 2021. Litter additions changed the nematode and fungal community compositions, but the bacteria community was unaffected by litter inputs. We found that litter additions generally increased fungal and fungivore abundances, along with Cephalobidae (cp-2 nematodes) that are typical of low-resource availability. However, this effect was highly dependent on litter type, placement, and year. For instance, the increase in fungal abundance relative to no litter additions only occurred when litter was incorporated into the soil, and this was especially true for our mid-range lignin:N litters, miscanthus and ash (p < 0.001). Regardless of litter type, we saw little evidence for litter inputs reducing bioavailable N compared to the no-litter control. Incorporated miscanthus and ash litter also increased root biomass (but not lettuce biomass) relative to no litter inputs (p < 0.05). These litters had the lowest (miscanthus) and highest (ash) amount of lignin and were also the only litter to increase in decomposition gene abundance, suggesting that microbial function is sensitive to lignin content, but not lignin:N. We suspect that the higher abundance of nematodes with ligneous additions is elevating microbivory, helping to maintain soil bioavailable N. However, the variability we see between 2020 and 2021 suggests that the micro-food web response to litter additions depends on the starting field soil and its biological community. Our results show that ligneous litter amendments select for a fungal micro-food web, but do not necessarily lead to reduced bioavailable N within a 6-week period, despite the high lignin and C:N of the litters. Thus, it appears that soil mineral N levels are maintained with litter incorporation and that this is associated with changes to the micro-food web, particularly increases in fungal and nematode abundances.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,665
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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