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Enregistrement W7161996274 · doi:10.82308/39530

Land use and soil structure impacts on soil microbial community response to flooding

2024· dissertation· en· W7161996274 sur OpenAlexaboutno aff
Rachael Harman‐Denhoed

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWestern europeLand useClimatic variabilityEcological engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le changement climatique entraîne une augmentation des inondations qui coïncide avec une plus grande conversion de l'utilisation des terres à la production agricole dans l'est du Canada. Le fonctionnement et l'activité des communautés microbiennes dépendent de facteurs environnementaux qui peuvent influencer leur habitat dans l'espace poreux du sol et l'accessibilité aux ressources. Les interactions entre l'utilisation des terres et les inondations peuvent modifier les processus abiotiques et microbiens du sol, avec des conséquences incertaines sur la dynamique des nutriments et du carbone du sol. Comprendre comment les communautés microbiennes réagissent aux inondations en fonction de l'utilisation des sols permettra de mieux expliquer les mécanismes biotiques des changements de C et de nutriments dans le sol pendant les inondations. Cette thèse examine comment les activités enzymatiques extracellulaires microbiennes (AEE) au sein d'un gradient d'utilisation des terres varient sur différentes échelles spatiales et temporelles et comment la structure du sol et l'utilisation des terres affectent la diversité et l'activité de la communauté microbienne du sol au sein d'une plaine d'inondation saisonnière et de sols inondés. Ma thèse a deux objectifs généraux dans le contexte des inondations : 1) déterminer comment un gradient d'intensité d'utilisation des sols influence l'AEE microbienne, et 2) examiner comment l'utilisation des sols modifie les effets de la structure du sol sur le rétablissement de la communauté microbienne en cas d'inondation. Tout d'abord, en utilisant un gradient d'utilisation des sols sur le terrain, j'étudie la relation entre l'AEE du sol et l'utilisation des sols à travers des échelles spatiales et temporelles. J'ai prélevé des échantillons de sol sur un gradient d'utilisation des terres, répété quatre fois autour du lac Saint-Pierre, au Québec, au Canada. J'ai mesuré l'AEE du sol en relation avec le C, le cycle de l'azote (N) et du phosphore (P), les nutriments du sol et le C. Pour saisir les variations spatiales et temporelles de la réponse aux inondations, j'ai prélevé des échantillons à trois altitudes différentes au sein de chaque utilisation des terres et à trois reprises au cours de la saison de croissance. Mes résultats ont démontré qu'une relation entre l'AEE et l'utilisation des terres restait une source importante de variabilité à travers l'échelle spatiale et temporelle. Ainsi, outre les caractéristiques abiotiques du site, l'intensité de l'utilisation des sols influence le cycle microbien du carbone et des nutriments dans un écosystème soumis à des inondations saisonnières. Pour mon deuxième objectif, j'ai adopté une approche en laboratoire où j'ai manipulé l'hétérogénéité de la structure du sol et examiné comment l'utilisation des terres, la structure du sol et les inondations ont eu un impact sur l'activité et la diversité microbiennes. Des carottes de sol intactes provenant d'une prairie naturelle et d'un site agricole ont été prélevées. La moitié des carottes ont été tamisées pour modifier la structure du sol, puis un sous-ensemble de carottes de chaque traitement structurel a été inondé. Toutes les carottes ont été incubées pendant trois semaines, puis séchées jusqu'à ce qu'elles soient humides pour déterminer les schémas de récupération. Pendant et après l'incubation, j'ai prélevé des échantillons de séquences de gènes ARNr 16S et ITS et de PCR (bactéries et champignons), de flux de dioxyde de carbone, d'AEE, de nutriments et de C du sol, ainsi que de biomasse microbienne. J'ai constaté que l'hétérogénéité du sol augmentait la respiration microbienne duCO2 et la récupération de l'AEE jusqu'à l'inondation dans les sols agricoles. Indépendamment de la structure du sol, la prairie présentait généralement une récupération fonctionnelle plus faible que le sol agricole. Le rétablissement fonctionnel observé dans l'agriculture peut s'expliquer par la richesse des espèces et la diversité de Shannon plus élevées que dans la prairie (p<0,05). Les abondances bactériennes et fongiques se sont rétablies après l'inondation dans les prairies sans différence de structure, alors que dans l'agriculture, le rétablissement complet ne s'est produit qu'à l'intérieur de sols intacts. La structure du sol a influencé la composition de la communauté dans les deux utilisations du sol (p<0,05). Dans les prairies inondées, la composition des communautés s'est modifiée au fil du temps, le rétablissement de la composition dépendant de la structure, tandis que les communautés agricoles n'ont présenté qu'une différence entre les compositions des communautés avant et après l'inondation, sans effet de la structure. Ainsi, nous avons constaté qu'en cas d'inondation, le rétablissement des communautés microbiennes dépendait de l'utilisation des terres et de l'hétérogénéité du sol, principalement dans le cas de l'agriculture. En conclusion, l'utilisation des terres influence la fonction et la diversité microbienne du sol dans une plaine d'inondation saisonnière et l'utilisation des terres et l'hétérogénéité du sol influencent la réponse microbienne aux inondations

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,340

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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