Ground cover management enhances soil extracellular enzyme activities across Chinese orchards
Notice bibliographique
Résumé
The impacts of ground cover management (GCM) on orchard soil properties have been extensively studied. However, the quantitative assessment of soil extracellular enzyme activities (EEAs) in mulch agriculture remains understudied. In this study, we investigated EEAs related to GCM to assess microbial metabolic activity, soil health, and nutrient status, based on 81 studies focusing on orchards in China. Our findings show that GCM significantly increases carbon acquisition (C-acq, 37%), nitrogen acquisition (N-acq, 34%), phosphorus acquisition (P-acq, 26%), and oxidative decomposition (OX, 14%) enzymes compared to continuous clean tillage. A subgroup analysis and a random forest model were conducted to further identify the effects and potential mechanisms through which soil EEAs respond to GCM in orchards under various moderators. The significant changes in EEAs induced by GCM vary with experimental and environmental factors. Tree age, climate conditions, and soil depth are the primary contributors to the variation in soil EEAs. Overall, our results suggest that the implementation of GCM positively affects EEAs, thereby enhancing microbe-mediated soil ecosystem functions and soil fertility. This meta-analysis provides comprehensive evidence of GCM-induced effects on hydrolase and oxidase activity, improving our understanding of the underlying mechanisms by which orchard mulching impacts soil nutrient cycling. • A meta-analysis on soil extracellular enzyme activities (EEAs) in Chinese mulched orchards. • Orchard ground cover management (GCM) enhances (14–37%) carbon-, nitrogen- and phosphorus-acquisition, and oxidative enzyme activities. • Effects of GCM on EEAs depend on management and environmental factors. • The relative influence of 17 variables on GCM-induced changes in EEAs is assessed.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».