Soil health improvements under cover crops are associated with enhanced soil content of cytokinins
Notice bibliographique
Résumé
Cytokinins (CKs) are phytohormones produced by plants and other soil life. including bacteria, fungi, insects, and earthworms. These organisms can release CKs to the soil, which may have positive implications for soil health and plant growth. However, no studies have examined phytohormones as soil health indicators. In custom-designed rhizo-pots that separated rhizosphere and bulk soils, the cover crops tillage radish and cereal rye were used to manipulate soil health parameters: soil pH, soil organic matter, soil active carbon, soil microbial community diversity, and extracellular enzyme activities involved in C, N and P cycling. Data were compared to impacts of cover crops on CKs that were purified from the complex soil and measured with HPLC-HRMS/MS. From soil we detected free base-CKs (trans-zeatin (tZ), isopentenyladenine (iP)), riboside-CKs (RB-CKs), cis-zeatin riboside (cZR), isopentenyladenosine (iPR) and four methylthiolated CKs: 2-methylthio-zeatin (2MeSZ), 2-methylthio-zeatin ribosides (2MeSZR), 2-methylthio-isopentenyladenine (2MeSiP), and 2-methylthio-isopentenyladenine riboside (2MeSiPR). These CK levels were significantly enhanced in cover cropped soil compared to uncultivated soil, and reflect a positive relationship between soil CK profiles and other soil health parameters - notably, between total CK and active C levels and soil microbial community diversity. This is the first detailed soil CK analysis and assessment of its potential use as a novel, reliable, short-term soil health parameter. The increased CK concentrations in cover cropped soils likely reflects the activity levels of soil life (plants, microbes, animals) and provides a rationale to use CKs as tools to evaluate soil health as influenced by agricultural management strategies.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».