Multiple environmental stressors interactively affect soil phosphorus cycling microbiomes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Soil phosphorus (P) cycling microorganisms (PCMs) facilitate organic P mineralization (represented by the phoD gene) and inorganic P dissolution ( pqqC ), driving terrestrial P cycling and enhancing P availability to plants. However, the interactive effects (i.e., additive, synergistic, and antagonistic interactions) of multiple environmental stressors (i.e., acidification, salinization, drought, metal pollution and human disturbance) on PCMs remain unclear. Combining a large-scale survey and controlled experiments, we found that the interactive effects of stressors with significance on PCM abundance and diversity were more ubiquitous than the effects of individual stressors. Specifically, acidification and drought had antagonistic and synergistic effects on the abundances of organic P mineralization microorganisms and inorganic P dissolution microorganisms, respectively, while antagonistic effects between drought and metal pollution were observed on the diversity of these microorganisms. The PCM changes were associated with soil P-related stoichiometric parameters under interactive effects, indicating that interactive stressors strongly influenced microbial-regulated P cycling and P availability in soil. These findings underscore the need to incorporate interactive stressor effects into strategies for sustainable soil P management and ecosystem resilience.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».