Impacts of Grassland Use Types on Soil Ciliate Communities in the Northeastern Qinghai‐Tibetan Plateau
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Soil ciliates, crucial components of grassland ecosystems, serve as sensitive bioindicators of soil health and disturbance. This study investigates ciliate communities across four grassland use types in the northeastern Qinghai‐Tibetan Plateau (QTP): seasonal and continuous grazing in natural grasslands (SGG and CGG, respectively), artificial perennial Elymus nutans Griseb. grasslands (PEG) for seasonal grazing, and artificial annual Avena sativa L. grasslands (AAG) for forage. Using live observation techniques, we identified 114 ciliate species from 10 classes and 21 orders, with Haptorida and Sporadotrichia emerging as dominant groups. Our findings revealed that the grazed grasslands harbored greater endemic ciliate species richness compared with AAG. SGG and CGG exhibited significantly higher ciliate diversity than other types, while PEG and SGG supported higher ciliate abundances. Low Jaccard similarity indices between grassland use types indicated distinct ciliate communities, reflecting management‐induced environmental heterogeneity. Redundancy analysis identified above‐ground biomass and soil pH as primary drivers of ciliate community structure. Notably, SGG promoted the highest ciliate diversity, suggesting its potential as a sustainable management practice for maintaining soil health in the QTP. This research provides crucial insights into the relationship between grassland management and soil ciliate diversity in high‐altitude grasslands. Our findings support the implementation of moderate grazing practices to enhance soil quality and ecosystem resilience in the QTP, with implications for sustainable management of similar ecosystems worldwide.
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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) | 0,000 | 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 ».