Impact des régies d'agriculture de conservation sur les communautés microbiennes des sols et la persistance des herbicides à base de glyphosate dans les grandes cultures au Québec
Bibliographic record
Abstract
L’agriculture de conservation consiste à réduire le travail du sol et à intégrer une diversité végétale et une couverture du sol. Les herbicides à base de glyphosate (HBG) sont couramment utilisés comme pratique de gestion des adventices en l’absence de travail du sol. L’objectif de ce mémoire est d’évaluer les impacts de trois régies de culture de conservation sur les communautés microbiennes des sols et la persistance du glyphosate et son principal produit de dégradation, l’AMPA, dans les sols agricoles en lien avec ces communautés. Deux types de rotation (maïs-soya et maïs-soya-blé) et l’implantation de plantes de couverture dans les sols de deux sites ont été étudiés. Nous avons observé que l’augmentation de diversité végétale n’a pas eu d’effet sur la biomasse microbienne et très peu sur la richesse microbienne. En revanche, la composition microbienne a été modifiée par les rotations et les plantes de couverture. Les variants de séquence d’amplicon (ASV) des principaux phyla bactériens (Protéobactéries, Actinobactéries et Acidobactéries) et eucaryotes (Ascomycètes et Cercozoaires) sont les principaux indicateurs observés. Les applications d’HBG ont été différentes entre les trois régies de culture, avec des apports plus élevés dans les régies avec moins de diversité végétale, mais les teneurs en glyphosate et en AMPA mesurées dans les sols sont similaires. Des différences significatives de teneurs ont toutefois été observées entre les parcelles sans lien direct avec la culture ou la régie. Les variations de dissipation du glyphosate et de l’AMPA dans les sols ont été reliées à la composition bactérienne en début de saison aux deux sites et à la composition des eucaryotes en fin de saison sur un site. Des ASV des principaux phyla bactériens (Protéobactéries, Actinobactéries et Acidobactéries), mais aussi de plusieurs phyla plus rares (Bacteroidetes et Firmicutes notamment) ont été mis en lien positivement et d’autres négativement avec cette dissipation et pourraient être responsables d’une dégradation plus soutenue du glyphosate. Ces informations sont d’autant plus importantes que le glyphosate est de plus en plus retrouvé dans l’environnement et que son efficacité diminue avec l’émergence de plantes résistantes. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : agriculture de conservation, herbicides à base de glyphosate, plantes de couverture, communautés microbiennes, séquençage 16S
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".