Effects of Wildfire and Harvest Disturbances on Forest Soil Bacterial Communities
Notice bibliographique
Résumé
Wildfires and harvesting are important disturbances to forest ecosystems, but their effects on soil microbial communities are not well characterized and have not previously been compared directly. This study was conducted at sites with similar soil, climatic, and other properties in a spruce-dominated boreal forest near Chisholm, Alberta, Canada. Soil microbial communities were assessed following four treatments: control, harvest, burn, and burn plus timber salvage (burn-salvage). Burn treatments were at sites affected by a large wildfire in May 2001, and the communities were sampled 1 year after the fire. Microbial biomass carbon decreased 18%, 74%, and 53% in the harvest, burn, and burn-salvage treatments, respectively. Microbial biomass nitrogen decreased 25% in the harvest treatment, but increased in the burn treatments, probably because of microbial assimilation of the increased amounts of available NH(4)(+) and NO(3)(-) due to burning. Bacterial community composition was analyzed by nonparametric ordination of molecular fingerprint data of 119 samples from both ribosomal intergenic spacer analysis (RISA) and rRNA gene denaturing gradient gel electrophoresis. On the basis of multiresponse permutation procedures, community composition was significantly different among all treatments, with the greatest differences between the two burned treatments versus the two unburned treatments. The sequencing of DNA bands from RISA fingerprints revealed distinct distributions of bacterial divisions among the treatments. Gamma- and Alphaproteobacteria were highly characteristic of the unburned treatments, while Betaproteobacteria and members of Bacillus were highly characteristic of the burned treatments. Wildfire had distinct and more pronounced effects on the soil microbial community than did harvesting.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».