Detection of forest stand-level spatial structure in ectomycorrhizal fungal communities
Notice bibliographique
Résumé
Ectomycorrhizal fungal (EMF) communities are highly diverse at the stand level. To begin to understand what might lead to such diversity, and to improve sampling designs, we investigated the spatial structure of these communities. We used EMF community data from a number of studies carried out in seven mature and one recently fire-initiated forest stand. We applied various measures of spatial pattern to characterize distributions at EMF community and species levels: Mantel tests, Mantel correlograms, variance/mean and standardized variograms. Mantel tests indicated that in four of eight sites community similarity decreased with distance, whereas Mantel correlograms also found spatial autocorrelation in those four plus two additional sites. In all but one of these sites elevated similarity was evident only at relatively small spatial scales (< 2.6 m), whereas one exhibited a larger scale pattern ( approximately 25 m). Evenness of biomass distribution among cores varied widely among taxa. Standardized variograms indicated that most of the dominant taxa showed patchiness at a scale of less than 3 m, with a range from 0 to < or =17 m. These results have implications for both sampling scale and intensity to achieve maximum efficiency of community sampling. In the systems we examined, cores should be at least 3 m apart to achieve the greatest sampling efficiency for stand-level community analysis. In some cases even this spacing may result in reduced sampling efficiency arising from patterns of spatial autocorrelation. Interpretation of the causes and significance of these patterns requires information on the genetic identity of individuals in the communities.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».