Ranking environmental and edaphic attributes driving soil microbial community structure and activity with special attention to spatial and temporal scales
Notice bibliographique
Résumé
The incredibly complex soil microbial communities at small scales make their analysis and identification of reasons for the observed structures challenging. Microbial community structure is mainly a result of the inoculum (dispersal), the selective advantages of those organisms under the habitat-based environmental attributes, and the ability of those colonizers to sustain themselves over time. Since soil is protective, and its microbial inhabitants have long adapted to varied soil conditions, significant portions of the soil microbial community structure are likely stable. Hence, a substantial portion of the community will not correlate to often measured soil attributes. We suggest that the drivers be ranked on the basis of their importance to the fundamental needs of the microbes: (i) those that supply energy, i.e., organic carbon and electron acceptors; (ii) environmental effectors or stressors, i.e., pH, salt, drought, and toxic chemicals; (iii) macro-organism associations, i.e., plants and their seasonality, animals and their fecal matter, and soil fauna; and (iv) nutrients, in order, N, P, and probably of lesser importance, other micronutrients, and metals. The relevance of drivers also varies with spatial and time scales, for example, aggregate to field to regional, and persistent to dynamic populations to transcripts, and with the extent of phylogenetic difference, hence phenotypic differences in organismal groups. We present a summary matrix to provide guidance on which drivers are important for particular studies, with special emphasis on a wide range of spatial and temporal scales, and illustrate this with genomic and population (rRNA gene) data from selected studies.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».