Winter cover crops alter nematode community composition and soil health dynamics in corn-soybean systems
Notice bibliographique
Résumé
Crop production in the Lake Erie Basin, Ontario, Canada, is highly dynamic, with soil biota and water streams exposed to various agricultural stressors. Integrating winter cover crops (WCCs) is increasingly promoted in corn-soybean production systems to mitigate the negative impacts of agriculture. In the present study, morphological and metabarcoding methods were comparatively evaluated for assessing nematode community structure under corn-soybean cropping systems over two years, during WCC growth stages and prior to crop harvest. The WCC treatments included rye, a mixture of rye and barley, rye and oat, and fallow (no WCCs). This allowed us to have a snapshot of the temporal shifts in baseline and functional activities of the nematode food webs. The metabarcoding approach provided a higher taxonomic resolution across nematode feeding groups, detecting significantly greater bacterivore diversity (e.g. , Rhabditidae) compared to morphological analysis. While metabarcoding identified several rare genera, it underrepresented a few key genera, including Helicotylenchus and Filenchus . The morphological approach provided more accurate identification of herbivores and reliable quantitative data. Both identification methods demonstrated that WCC mixtures supported a more stable nematode community, as reflected by higher maturity and structure indices. Soil abiotic factors, such as texture, organic matter content, and cation exchange capacity, substantially influenced nematode community composition, indicating that these communities were shaped not only by WCC, but also by site-specific variability. We conclude that metabarcoding could be a valuable approach, but it still needs development and currently cannot replace the reference-based morphological approach. Therefore, integrating both morphological and metabarcoding data will provide a more comprehensive understanding of soil nematode ecology by enhancing the reliability of assessments and informing sustainable agricultural practices.
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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 ».