Lime amendment to chronically acidified forest soils results in shifts in prokaryotic and fungal communities.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A consequence of past acid rain events has been chronic acidification of both Nova Scotian forests and watersheds, leading to a loss of essential nutrients and subsequently to decreased forest productivity and biodiversity. Liming – supplementing forests with crushed rock (dolomite, limestone, or basalt) – can restore essential nutrients to acidified soils as well as increasing the pH of the soils and the carbon capture by forests by promotion of tree growth. The effectiveness of liming treatments have often been assessed biologically through tree growth measurements, but microorganisms respond rapidly to changes in pH and nutrient availability, and would potentially provide early insights into forest recovery. However, the impact of liming on the soil microbiome is not well understood; understanding the impacts of liming on a micro as well as a macro level will help to determine whether liming is a good remediation strategy for Nova Scotia. A pilot study evaluating liming in acidified forests in Nova Scotia began in 2017. Microbiome analyses (prokaryotic 16S rRNA and fungal ITS2 gene amplicon sequencing) of three different depths (horizons) of soil show significant differences between lime-treated and control soils for the prokaryotic but not fungal communities, particularly in the uppermost soil horizon sampled. Notably, several genera, particularly from the Bacteroidia class, were significantly more abundant in treated than control soils in both upper soil horizons. The impacts of liming treatment were smaller in the deepest soil horizon sampled, suggesting that lime amendment either takes longer to reach these depths, or has little impact on these microbial communities. Future studies that investigate the functional capacity of these microbial communities and longitudinal follow-ups are warranted.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».