Lime amendment to chronically acidified forest soils results in shifts in prokaryotic communities
Notice bibliographique
Résumé
A consequence of past acid rain events has been chronic acidification of Nova Scotian forests, leading to a loss of essential nutrients and subsequent decreases in forest productivity and biodiversity. Liming-supplementing forests with crushed limestone-can restore essential nutrients to acidified soils and increase the pH of soils and the carbon capture by forests through the promotion of tree growth. Liming treatments are often assessed through tree growth measurements, although little is known about how microorganisms respond to these changes in pH and nutrient availability. Understanding the impacts of liming on microbial communities will help determine whether liming is a good remediation strategy for Nova Scotia. A pilot study evaluating liming in acidified forests in Nova Scotia began in 2017. Microbiome analysis (prokaryotic 16S and fungal ITS2 rRNA gene amplicon sequencing) of three different horizons (depths; upper forest floor, lower forest floor, and upper B horizon) of soil in a softwood forest area showed significant differences between lime-treated and control soils for the prokaryotic but not fungal communities, particularly in the uppermost soil horizon. Several genera from the Alphaproteobacteria class were significantly higher in abundance in treated than control soils, whereas genera from the Acidobacteriia (previously Acidobacteriae) class were significantly lower in abundance in treated versus control soils. Soil chemistry analysis of the same three horizons showed a significant increase in base cations and pH of the uppermost soil horizon in control versus treatment sites.IMPORTANCEForests are increasingly being managed with an emphasis on understanding how forests function. Lime amendments are used to promote forest health and increase resilience to climate change. To date, only a handful of studies have analyzed the effects of liming on microbial communities in forest soils. Our study combines soil chemistry with prokaryotic and fungal communities of limed and control soils. Shifts in microbial composition that are coincident with liming may provide early indications of the effectiveness of liming and provide insight into the roles of microbes in forest health.
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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 | 0,001 | 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 ».