How do high phosphate concentrations affect soil microbial communities after a century of ecosystem self‐reclamation?
Notice bibliographique
Résumé
The use of rock phosphate (RP) instead of soluble phosphate fertilizers is preferred for the development of more sustainable agriculture. However, the impact of high concentrations in RP on bacterial and fungal communities remains poorly documented. Thus, next-generation sequencing was used to characterize bacterial and fungal communities in the soils and roots of four plant species growing naturally in a self-restored ecosystem, on former open-pit phosphate mines where past exploitation generated locally a substantial phosphate enrichment of the soil. Our results show that bacterial communities are dominated by Actinobacteria and Proteobacteria phyla, while the Ascomycota and Basidiomycota phyla predominate in the fungal community. The alpha and beta diversities of both bacterial and fungal communities differ significantly between the root and soil compartments but are not significantly affected by RP inputs. However, Amplicon Sequence Variants (ASVs) indicative of RP-enriched soils have been identified; among them are bacteria representative of Streptomyces, Bacillus, Mycobacterium or Agromyces. Implications of these results open new ways of reflection to understand the microbial response following RP-inputs and long-term soil restoration, as well as to formulate microbial-based bioinoculants for sustainable agriculture applications based on microorganisms better adapted to high concentrations of RP.
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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) | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».