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Enregistrement W4412149538 · doi:10.1002/ecs2.70334

Floodplain land use gradients have a stronger effect on soil microbial enzyme activity than spatiotemporal variability

2025· article· en· W4412149538 sur OpenAlexaffabout
Rachael Harman‐Denhoed, Mary‐Cathrine Leewis, Hannah P. Lieberman, Grace McDougall‐Vick, Cynthia M. Kallenbach

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensQuebec Network for Research on AgingAgriculture and Agri-Food CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFloodplainSoil enzymeEnvironmental scienceLand useEcologyEnzyme assaySoil scienceHydrology (agriculture)BiologyEnzymeGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Climate change is leading to flood events with higher frequency and longer duration. Changes in seasonal flooding that affect water saturation of soils can impact soil microbial extracellular enzyme activity (EEA) that mediates nutrient and carbon cycling. Understanding controls on soil functional potential in floodplain ecosystems helps identify optimal land use practices in these biodiverse ecosystems often under threat from land use intensification. Here, we assess some of the abiotic controls on soil microbial EEA within a floodplain and determine how sensitive the relationship between EEA and land use is across spatial scales and time. We collected soils across land use gradients within the Lake Saint Pierre floodplain, a UNESCO World Biosphere Reserve in Québec, and the largest freshwater floodplain in eastern Canada. Land uses included conventional and conservation agriculture, new and established managed perennial grasslands, and natural grasslands and forests. Within each land use, soils were sampled at three time periods, at three elevations representing different exposures to flood, and at four regions around the lake's shoreline to capture temporal and spatial variability. We found that EEAs declined with increasing land use intensity as expected, primarily associated with soil moisture and soil organic carbon. Notably, perennial agriculture practices had EEAs and nutrient and carbon concentrations falling between those under the annual agricultural and natural sites and could be an appropriate compromise to converting conventional agricultural practices back to natural areas. We also found that the gradient of decreasing EEA with increasing land use intensity was largely conserved across spatial scales and time. The exception for this conserved enzyme–land use relationship was in lower elevation soils, located close to the lakeshore that experience the highest flood frequency. In these locations, the land use characteristics that otherwise supported higher EEA seem to be overridden, as we did not observe any relationship between EEA and land use. Our results suggest that the influence of land use on supporting microbial nutrient and carbon cycling is largely stronger than the inherent spatial and temporal variation within a heterogeneous and biodiverse ecosystem like floodplains, highlighting the importance of land use management across scales.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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