Resilience of Arctic mycorrhizal fungal communities after wildfire facilitated by resprouting shrubs
Notice bibliographique
Résumé
Climate-induced changes in the tundra fire regime are expected to alter shrub abundance and distribution across the Arctic. However, little is known about how fire may indirectly impact shrub performance by altering mycorrhizal symbionts. We used molecular tools, including ARISA and fungal ITS sequencing, to characterize the mycorrhizal communities on resprouting Betula nana shrubs across a fire-severity gradient after the largest tundra fire recorded in the Alaskan Arctic (July-October 2007). Fire effects on the components of fungal composition were dependant on the scale of taxonomic resolution. Variation in fungal community composition was correlated with fire severity. Fungal richness and relative abundance of dominant taxa declined with increased fire severity. Yet, in contrast to temperate and boreal regions with frequent wildfires, mycorrhizal fungi on resprouting shrubs in tundra were not strongly differentiated into fire-specialists and fire-sensitive fungi. Instead, dominant fungi, including taxa characteristic of late successional stages, were present regardless of fire severity. It is likely that the resprouting life history strategy of tundra shrubs confers resilience of dominant mycorrhizal fungi to fire disturbance by maintaining an inoculum source on the landscape after fire. Based on these results, we suggest that resprouting shrubs may facilitate post-fire vegetation regeneration and potentially the expansion of trees and shrubs under predicted scenarios of increased warming and fire disturbance in Arctic tundra.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».