Effects of Sorgoleone on Soil Microbial Communities and Soybean Nodulation
Notice bibliographique
Résumé
Bioinputs offer a promising alternative to synthetic herbicides, reducing environmental impacts, but their effects on soil microbial communities are not well understood. This study assessed the effects of aqueous sorghum extract on soil microbial communities and nodulation in soybean cultivated on sorghum and maize crop residues. The experiment was conducted in a completely randomized split-plot design with five replications, with sorghum or maize crop residues in the plots, and weed control with or without aqueous sorghum extract application in the subplots. Microbial biomass carbon (MBC), basal soil respiration (BSR), microbial quotient (qMIC), metabolic quotient (qCO2), mycorrhizal colonization, and number of viable nodules were measured. Aqueous sorghum extract application reduced MBC (77.92 mg C kg⁻¹ soil) and BSR (40.58 mg C-CO2 kg⁻¹ soil day⁻¹) under sorghum residue treatments, increased qCO2 (indicating higher microbial stress), and reduced qMIC, suggesting lower carbon use efficiency. Soybean mycorrhizal colonization was unaffected, but nodulation was significantly reduced under sorghum residue treatments (37 viable nodules per plant), suggesting an inhibitory effect on soybean-rhizobium symbiosis. These findings indicate that phenolic compounds and quinones in sorghum alter soil microbial activity and impair biological nitrogen fixation, particularly when combined with sorghum crop residues.
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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 ».