Revisiting the ‘Gadgil effect’: do interguild fungal interactions control carbon cycling in forest soils?
Notice bibliographique
Résumé
Summary In forest ecosystems, ectomycorrhizal and saprotrophic fungi play a central role in the breakdown of soil organic matter (SOM). Competition between these two fungal guilds has long been hypothesized to lead to suppression of decomposition rates, a phenomenon known as the ‘Gadgil effect’. In this review, we examine the documentation, generality, and potential mechanisms involved in the ‘Gadgil effect’. We find that the influence of ectomycorrhizal fungi on litter and SOM decomposition is much more variable than previously recognized. To explain the inconsistency in size and direction of the ‘Gadgil effect’, we argue that a better understanding of underlying mechanisms is required. We discuss the strengths and weaknesses of each of the primary mechanisms proposed to date and how using different experimental methods (trenching, girdling, microcosms), as well as considering different temporal and spatial scales, could influence the conclusions drawn about this phenomenon. Finally, we suggest that combining new research tools such as high‐throughput sequencing with experiments utilizing natural environmental gradients will significantly deepen our understanding of the ‘Gadgil effect’ and its consequences on forest soil carbon and nutrient cycling. Contents Summary 1382 I. Introduction 1382 II. Documenting the ‘Gadgil effect’ 1383 III. Generality of the ‘Gadgil effect’ 1383 IV. Mechanisms of the ‘Gadgil effect’ 1384 V. Priming and the ‘Gadgil effect’ 1386 VI. Is the ‘Gadgil effect’ context‐dependent? 1387 VII. Future research on the ‘Gadgil effect’ 1389 VIII. Conclusions 1391 Acknowledgements 1391 References 1391
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».