Termites and ungulates affect arbuscular mycorrhizal richness and infectivity in a semiarid savanna
Notice bibliographique
Résumé
In savanna ecosystems, mound-building termites and ungulate herbivores profoundly affect the abundance and diversity of aboveground organisms. Yet, surprisingly little is known about how these two groups interact to impact belowground communities. Using the Kenya Long-term Exclosure Experiment (KLEE), where ungulate herbivores have been excluded for over 15 years, we examined how the presence of termites and ungulate herbivore exclusion affected species richness, community composition, and infectivity of arbuscular mycorrhizal fungi (AMF). We also measured plant richness and soil nutrients to examine how the effects of termites and ungulate exclusion may indirectly impact AMF communities. AMF richness and infectivity and plant richness were significantly lower on termite mounds than in off-mound areas. AMF infectivity and plant richness were significantly higher in off-mound areas, especially where herbivores had access. Our results revealed a strong suppressive effect of termites on AMF communities that was not enhanced or ameliorated by the presence of ungulate herbivores. Herbivores, by contrast, enhanced the relationship between plants and their fungal symbionts but only in the absence of the suppressive effects of termites. Our results underscore the importance of multiple drivers affecting the patterns of both above- and below-ground communities.
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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 | 0,000 | 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 ».