Influence of moisture and freeze–thaw on leaf microbial community dynamics
Notice bibliographique
Résumé
In forest ecosystems, litterfall that collects in trapping devices, to quantify organic matter and nutrient inputs, is exposed to periods of wetting, drying, freezing, and thawing. These fluctuating environmental conditions may influence the microbial community structure inhabiting the leaves and may result in the loss of mobile nutrients, leading to an underestimation of actual organic matter and nutrient inputs. The objectives of this study were to evaluate the influence of (i) different quantities of moisture (LOW = 30 mm, MED = 60 mm, HI = 100 mm) and (ii) freeze–thaw (FT) on leaf (sugar maple ( Acer saccharum Marsh.), American basswood ( Tilia americana L.), and American beech ( Fagus grandifolia Ehrh.)) microbial activity and community structure. There was a significantly greater (p < 0.05) CO2production rate in LOW and FT treatments for sugar maple and beech, and in HI and FT treatments for basswood. A similar trend occurred for leaf nitrogen concentration but not for carbon (C). Utilization of C substrates was up to 10% greater in the FT treatments. Principal components analysis on the activity of C source utilization showed a distinct clustering between leaf species and between treatments following a pattern similar to that of microbial respiration. Results from this study suggested that the collection of litter should take place more frequently during seasons when frost is imminent.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».