DOES PLANT SPECIES CO-OCCURRENCE INFLUENCE SOIL MITE DIVERSITY?
Notice bibliographique
Résumé
Few studies have considered whether plant taxa can be used as predictors of belowground faunal diversity in natural ecosystems. We examined soil mite (Acari) diversity beneath six grass species at the Konza Prairie Biological Station, Kansas, USA. We tested the hypotheses that soil mite species richness, abundance, and taxonomic diversity are greater (1) beneath grasses in dicultures (different species) compared to monocultures (same species), (2) beneath grasses of higher resource quality (lower C:N) compared to lower resource quality, and (3) beneath heterogeneous mixes of grasses (C3 and C4 grasses growing together) compared to homogeneous mixes (C3 or C4 grasses) using natural occurrences of plant species as treatments. This study is the first to examine the interaction between above- and belowground diversity in a natural setting with species-level resolution of a hyper-diverse taxon. Our results indicate that grasses in diculture supported a more species and phylogenetically rich soil mite fauna than was observed for monocultures and that this relationship was significant at depth but not in the upper soil horizon. We noted that mite species richness was not linearly related to grass species richness, which suggests that simple extrapolations of soil faunal diversity based on plant species inventories may underestimate the richness of associated soil mite communities. The distribution of mite size classes in dicultures was considerably different than those for monocultures. There was no difference in soil mite richness between grass combinations of differing resource quality, or resource heterogeneity.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».