Earthworm interactions with denitrifying bacteria in riparian buffers: significance for nitrogen dynamics from the physiological to ecological scales
Bibliographic record
Abstract
Dans les zones ripariennes (ZR), la dénitrification est la majeure source d'azote (N) perdu sous forme de gaz. Il a été démontré que la présence de vers de terre (VDT) affecte la dénitrification dans le sol à différentes échelles temporelles et spatiales (en conditions contrôlées et au champs). Cependant, il est nécessaire d'étudier l'impact à petite échelle des VDT sur la dénitrification afin de pouvoir l'extrapoler à l'échelle du champs. Cette thèse a pour objectif de déterminer comment les interactions entre les VDT et les bactéries dénitrifiantes affectent les dynamiques de l'N au niveau physiologique et au niveau de la drilosphère pour déterminer ensuite si ces interactions sont détectables sur le terrain. Dans une étude au laboratoire (échelle physiologique), des VDT ont été nourris avec des substrats organiques de rapports C/N variés tout en maintenant un rapport C/N constant de leurs tissus musculaires (3,37 à 5,35). Le taux de dénitrification des L. terrestris adultes était plus élevé avec un mélange à base de soja riche en N plutôt qu'avec la mousse de tourbe (P < 0.05). En revanche, les taux de dénitrification de A. tuberculata étaient plus variables. Ces résultats suggèrent que les VDT produisent des formes gazeuses d'N: les écosystèmes avec une population abondante de L. terrestris sont plus à risque de produire des flux élevés de N2O et de N2 en présence de substrats organiques riches en N. Une autre étude au laboratoire (drilosphère) de 69 jours a démontré que la présence de VDT augmentait de 50% le cumul de N2O émis dans le sol sec mais le diminuaient de 34% dans le sol humide et le réduisaient de 82% en présence de cycles d'assèchement-réhumidification. La dénitrification potentielle (DEA) augmentait en présence de VDT (P < 0.05). L'interaction des traitements VDT × humidité du sol a affecté l'abondance des gènes 16S rRNA, nirS et nosZ (P < 0.05). À la vue de ces résultats, les diminutions des cumuls de N2O émis causées par les VDT, en conditions humides ou lors cycles d'assèchement-réhumidification, sont dues à une stimulation des bactéries consommatrices de N2O et à une modification de la composition des microorganismes dénitrifiants du sol. De plus, la présence de VDT pourrait diminuer les émissions de N2O des sols saturés en eau. À l'échelle du terrain, les données démographiques sur les VDT ont été récoltées du printemps à l'automne 2012, dans des ZR temporairement inondées (TR) et non inondées (NR) du Québec, au Canada. Les zones TR présentaient une plus grande diversité (9 espèces) ainsi qu'une biomasse plus importante de VDT que les zones NR (6 espèces). La population et la biomasse des VDT étaient plus élevées au printemps et à l'automne 2012 mais déclinaient en été 2012. En présence de VDT, la DEA était 1,5 fois plus petite dans les zones TR et 1,2 fois plus petite dans les zones NR. L'analyse causale des données suggère qu'au contraire des VDT, l'humidité, l'ammonium et le rapport C:N du sol influence directement la DEA. Les interactions entre les VDT et les microorganismes dénitrifiants dans les ZR seraient alors la résultante de l'humidité du sol et des concentrations en substrats disponibles. En conclusion, mes résultats indiquent que les effets mesurés au laboratoire, à l'échelle physiologique, ne peuvent pas être extrapolés à l'échelle du champ. Cependant, les travaux de laboratoire à l'échelle de la drilosphère sont plus pertinents pour déterminer l'influence des VDT sur les émissions réelles de N2O. Finalement, la production de N2O des ZR résulte d'interactions multiples entre l'humidité du sol, les populations de VDT et les microorganismes : l'humidité du sol contrôle le produit final de la dénitrification tandis que les VDT diminuent l'activité des microorganismes dénitrifiants en conditions hydriques saturées. Les VDT influencent les pertes gaseuses azotées des ZR en agissant sur les microorganismes dénitrifiants et sur la disponibilités des substrats nécessaires à la dénitrification.
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Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".