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Enregistrement W1878844645 · doi:10.1111/j.1365-2486.2010.02318.x

Long-term experimental manipulation of climate alters the ectomycorrhizal community of Betula nana in Arctic tundra

2010· article· en· W1878844645 sur OpenAlexafffund
Julie R. Deslippe, Martin Hartmann, William W. Mohn, Suzanne W. Simard

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Science CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésTundraDecomposerEcologyShrubEcosystemArcticBiologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate warming is leading to shrub expansion in Arctic tundra. Shrubs form ectomycorrhizal (ECM) associations with soil fungi that are central to ecosystem carbon balance as determinants of plant community structure and as decomposers of soil organic matter. To assess potential climate change impacts on ECM communities, we analysed fungal internal transcribed spacer sequences from ECM root tips of the dominant tundra shrub Betula nana growing in treatments plots that had received long-term warming by greenhouses and/or fertilization as part of the Arctic Long-Term Ecological Research experiment at Toolik Lake Alaska, USA. We demonstrate opposing effects of long-term warming and fertilization treatments on ECM fungal diversity; with warming increasing and fertilization reducing the diversity of ECM communities. We show that warming leads to a significant increase in high biomass fungi with proteolytic capacity, especially Cortinarius spp., and a reduction of fungi with high affinities for labile N, especially Russula spp. In contrast, fertilization treatments led to relatively small changes in the composition of the ECM community, but increased the abundance of saprotrophs. Our data suggest that warming profoundly alters nutrient cycling in tundra, and may facilitate the expansion of B. nana through the formation of mycorrhizal networks of larger size.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,288
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 tête enseignante, 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

Citations195
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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