Crop rotation differentially increases soil bacterial and fungal diversities in global croplands: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Crop rotation is widely practiced to improve agricultural sustainability, yet its impact on microbial diversity remains unclear. We conduct a global meta-analysis of 2406 paired observations to examine the effects of crop rotation on microbial diversity based on high-throughput sequencing data. We show that crop rotation significantly increases bacterial Shannon diversity and species richness, but has no effect on bacterial beta diversity. In contrast, crop rotation significantly increases fungal beta diversity without affecting fungal Shannon diversity and species richness. Changes in microbial communities are linked to soil pH, and available nitrogen and phosphorus. Notably, legume vs. non-legume, arbuscular mycorrhiza vs. non- arbuscular mycorrhiza, C3 vs. C4, and annual vs. perennial crop transitions, as well as climate and soil factors, affect the response ratios of microbial metics to crop rotation. Furthermore, the response ratios of bacterial Shannon diversity, bacterial species richness, and fungal species richness are positively related to the response ratio of crop yield. Our study reveals positive but differential effects of crop rotation on bacterial and fungal diversities, which are linked to improved crop productivity. Our findings thus have implications for using crop rotation to conserve soil microbial biodiversity, which is related to soil health and function, and enhance global food security. This study presents a global meta-analysis using high-throughput sequencing data to assess the effects of crop rotation on bacterial and fungal diversity and community structure. The results show that crop rotation significantly increases bacterial Shannon diversity and species richness, while having no effect on bacterial beta diversity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».