Influence of climate change on crop growth and soil microbial functional potential
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is expected to reshape agroecosystems by altering temperature and precipitation patterns, with cascading effects on soil processes, microbial communities, herbicide behavior, and crop performance. This thesis examined two field experiments conducted in a temperate agricultural system in Quebec, Canada: one investigating the effects of elevated soil temperature (+2.5 °C), and the other testing ±30% altered rainfall treatments (DART). The study assessed responses in soil physicochemical properties, microbial abundance, greenhouse gas emissions, herbicide degradation, and plant physiological traits.In the temperature experiment, elevated temperature led to modest reductions in soil moisture and a general trend toward increased CO₂ flux, although statistical significance was observed only mid-season. Soil pH remained stable throughout the season, and warming had no significant effect on nitrous oxide (N₂O) flux. Bacterial (16S rRNA) and fungal (28S rRNA) gene abundances showed no statistically significant changes under warming, although 16S rRNA abundance trended upward over time in heated plots. These results suggest moderate warming can influence microbial respiration and carbon cycling, but may not significantly impact microbial abundance or nitrogen gas fluxes within a single season.In the rainfall experiment, altered rainfall did not result in statistically significant differences in soil moisture, crop physiological performance, indicating strong physiological resilience of common bean under ±30% precipitation changes. Glyphosate degradation followed expected time-dependent declines, while AMPA concentrations remained relatively stable over time. However, neither glyphosate nor AMPA concentrations were significantly affected by rainfall treatments. Similarly, gene abundances of goxA, 16S rRNA, and 28S rRNA remained unaffected by rainfall, suggesting microbial degradation capacity and population size were stable under short-term rainfall manipulation.Collectively, the findings from both experimental systems suggest that short-term, moderate environmental changes did not lead to statistically significant shifts in soil chemical properties, microbial abundance, herbicide degradation, or plant traits. These results highlight the potential resilience of temperate agroecosystems to moderate climatic variability and underscore the importance of long-term studies to assess cumulative impacts under ongoing climate change
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».