Impacts of Sugarcane Vinasses on the Structure and Composition of Bacterial Communities in Brazilian Tropical Oxisols
Notice bibliographique
Résumé
This study explored how different sugarcane vinasses influence the structure and composition of soil bacterial communities in two tropical Oxisols with contrasting textures. In a controlled microcosm experiment with sugarcane seedlings, two concentrations of three vinasse types were applied, and bacterial communities were monitored over 10, 30, and 60 days using T-RFLP and 16S rRNA gene sequencing. Across all treatments, vinasse application led to clear changes in bacterial community structure in both soils, regardless of the time point. Certain bacterial groups, such as Sphingobacteriia, Alphaproteobacteria, and Gammaproteobacteria, became more abundant—likely responding to increased carbon availability, higher pH, and greater soil moisture. At the same time, other groups declined, possibly due to excess nutrients like potassium and sulfur. Notably, these shifts occurred even when standard biochemical indicators suggested no major impact, highlighting the sensitivity of microbial community-level responses. These findings point to the importance of looking beyond traditional soil quality metrics when assessing the environmental effects of organic residue applications. Incorporating microbial indicators can offer a more nuanced understanding of how practices like vinasse reuse affect soil functioning in tropical agroecosystems.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».