Geological connectivity drives microbial community structure and connectivity in polar, terrestrial ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Landscape heterogeneity impacts community assembly in animals and plants, but it is not clear if this ecological concept extends to microbes. To examine this question, we chose to investigate polar soil environments from the Antarctic and Arctic, where microbes often form the major component of biomass. We examined soil environments that ranged in connectivity from relatively well-connected slopes to patchy, fragmented landforms that comprised isolated frost boils. We found landscape connectedness to have a significant correlation with microbial community structure and connectivity, as measured by co-occurrence networks. Soils from within fragmented landforms appeared to exhibit less local environmental heterogeneity, harboured more similar communities, but fewer biological associations than connected landforms. This effect was observed at both poles, despite the geographical distances and ecological differences between them. We suggest that microbial communities inhabiting well-connected landscape elements respond consistently to regional-scale gradients in biotic and edaphic factors. Conversely, the repeated freeze thaw cycles that characterize fragmented landscapes create barriers within the landscape and act to homogenize the soil environment within individual frost boils and consequently the microbial communities. We propose that lower microbial connectivity in the fragmented landforms is a function of smaller patch size and continual disturbances following soil mixing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».