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Enregistrement W4402414666 · doi:10.1139/cjm-2023-0219

Influence of herbaceous litter thickness on bacterial community structure and physicochemical properties of aeolian sand

2024· article· en· W4402414666 sur OpenAlexvenueno aff
Jieru Kong, Huili Liu, Ruixia Wang, Jun Wang, Pin Zhai, Ruoshi Ma, Peng Kang, Bingru Liu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHerbaceous plantAcidobacteriaLitterSoil horizonAgronomyEnvironmental scienceActinobacteriaSoil waterBiologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The change and mechanism of soil and soil bacterial diversity during the change of herbaceous litter thickness in desert areas is crucial to understand. In the study, the dominant herbaceous litter mixture in Baijitan National Nature Reserve was selected as the research material, and an experiment was established by adjusting the litter depth. The results showed that the measured values of soil physicochemical factors (total nitrogen, total protein, total potassium, available phosphorus, available potassium, pH, and soil water content) increased with the increase of herbaceous litter mixture thickness in 0–5 cm soil layer. Actinobacteria, Proteobacteria, Acidobacteria, Chloroflexi, and Gemmatimonadetes were the dominant bacterial phyla under different thicknesses of herbaceous litter in 0–5 and 5–10 cm soil layers. Balneimonas, Rubrobacter, and Geodermatophilus were the dominant bacterial genera under different thicknesses of herbaceous litter in 0–5 and 5–10 cm soil layers. There was no obvious change in the α-diversity index of bacterial community the same soil layer, but the α-diversity index in the 0–5 cm soil layer was lower compared to the 5–10 cm soil layer. The results of this study revealed that the change of herbaceous litter thickness had no significant effect on soil bacterial community structure in desert areas.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,179 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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