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Enregistrement W1494455632 · doi:10.1139/x06-056

Protists in soil ecology and forest nutrient cycling

2006· article· en· W1494455632 sur OpenAlexvenueno aff
Sina M. Adl, VV SR Gupta

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtist diversity and phylogeny
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcologyBacterivoreFood webNutrient cycleBiologySoil food webNutrientAbundance (ecology)Ecosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent progress in protistology has shown that these organisms (protists) are far more diverse than traditionally assumed by soil ecologists. Most studies have grouped these into motility groups, as amoebae, flagellates, and ciliates. Unfortunately, these do not represent functionally useful groups and do not have any ecological relevance to food web processes and community structure. Typically, abundance values have relied on the most probable number estimate based on bacterivore cultures. In fact, there are many functional groups of protists besides the bacterivores. These other functional groups are very much part of the forest soil decomposition food web, but they remain unaccounted for in models. Modelling studies have shown repeatedly that protozoan bacterivores are responsible for much of the nutrient turnover and flux through the soil food web, as they are in the aquatic microbial loop. The contribution of other protist functional groups to this nutrient cycling remains to be quantified. To this end, new sampling strategies are required, and functional diversity needs to be considered in future studies. We consider both temporal and spatial stratification as contributing factors, to explain the apparent redundancy of function. Finally, drawing on data from agricultural fields, we consider new ideas on rates of recovery after disturbance.

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 enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,399

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations189
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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