Architecture of the wood‐wide web: <i>Rhizopogon</i> spp. genets link multiple Douglas‐fir cohorts
Notice bibliographique
Résumé
*The role of mycorrhizal networks in forest dynamics is poorly understood because of the elusiveness of their spatial structure. We mapped the belowground distribution of the fungi Rhizopogon vesiculosus and Rhizopogon vinicolor and interior Douglas-fir trees (Pseudotsuga menziesii var. glauca) to determine the architecture of a mycorrhizal network in a multi-aged old-growth forest. *Rhizopogon spp. mycorrhizas were collected within a 30 x 30 m plot. Trees and fungal genets were identified using multi-locus microsatellite DNA analysis. Tree genotypes from mycorrhizas were matched to reference trees aboveground. Two trees were considered linked if they shared the same fungal genet(s). *The two Rhizopogon species each formed 13-14 genets, each colonizing up to 19 trees in the plot. Rhizopogon vesiculosus genets were larger, occurred at greater depths, and linked more trees than genets of R. vinicolor. Multiple tree cohorts were linked, with young saplings established within the mycorrhizal network of Douglas-fir veterans. A strong positive relationship was found between tree size and connectivity, resulting in a scale-free network architecture with small-world properties. *This mycorrhizal network architecture suggests an efficient and robust network, where large trees play a foundational role in facilitating conspecific regeneration and stabilizing the ecosystem.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».