Land Use Modifies the Inherent Effect of Soil Properties on Soil Bacterial Communities in Humid Tropical Watersheds
Notice bibliographique
Résumé
Soil bacterial communities are vital for ecosystem functioning in the humid tropics, yet their response to land-use change remains poorly understood. This knowledge gap is exacerbated by the lack of long-term studies. We employed a space-for-time substitution approach to assess the effects of land-use intensification on soil bacterial communities across a gradient of anthropogenic disturbance in Trinidad. Three sub-watersheds (Arouca = pristine, Maracas = intermediate, Tacarigua = intensive) were selected, each containing adjacent forest, grassland, and agricultural land uses. We combined geophysical soil apparent electrical conductivity (ECa-directed) sampling with 16S rDNA gene amplicon sequencing to characterize bacterial communities and their relationships with soil and landscape properties. Soil properties were the primary determinant of bacterial community structure, explaining 56% of the variation (p < 0.001), with pH, clay content, hygroscopic water, and nutrient availability as key drivers. Bacterial α-diversity differed significantly among sub-watersheds (p < 0.01), with Tacarigua exhibiting lower richness and diversity compared to Arouca and Maracas, but not across land uses. While a core microbiome of ten bacterial families was ubiquitous across land uses, indicating a stable foundational community, land-use intensification significantly altered β-diversity (p < 0.01 among sub-watersheds). Agricultural soils showed the greatest divergence from forest soils (p < 0.05), with a marked decline in key Proteobacterial families (e.g., Xanthomonadaceae, Pseudomonadaceae) involved in nutrient cycling and plant growth promotion. Although inherent soil properties shape the core microbiome, land-use intensification acts as a strong secondary filter, shifting soil bacterial communities toward more stress-resistant Firmicutes with potentially less diverse functions. Our findings demonstrate the utility of integrating space-for-time substitution with molecular profiling to predict long-term microbial responses to environmental change in vulnerable tropical ecosystems.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».