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Enregistrement W2337694112 · doi:10.1139/cjb-2015-0255

Arbuscular mycorrhizal fungi in changing mountain grassland ecosystems: a challenge for research

2016· article· en· W2337694112 sur OpenAlexvenueno aff
Anne-Lena Wahl, Thomas Spiegelberger

Notice bibliographique

RevueBotany · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcologyBiologyEcosystemMutualism (biology)SymbiosisEnvironmental changeGrasslandHabitatEcological successionClimate changeTerrestrial ecosystemBiodiversityGlobal change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Even though arbuscular mycorrhizal fungi (AMF) are present from foothills to all alpine habitats, research on their role in mountain ecosystems remains incomplete. Here we provide a literature review of the ecology and functioning of AMF in mountain ecosystems, as well as their response to global change. We investigated how AM fungal abundance, community composition, and fungal traits are studied under field conditions and are affected by altitude, habitat patchiness, succession, host identity, seasonality, and interaction with other living organisms. The effects of climate change, nutrient enrichment, land-use change, and their interactions are also addressed in this review, as well as the possible applications of AMF for grassland restoration. We show that altitudinal effects on AMF are blurred by other environmental gradients and by host-plant identity. The benefits to plants and possible facilitation effects by AMF in mountain ecosystems have not yet been identified. Based on the stress-gradient hypothesis, the symbiosis between plants and AMF should become more mutualistic with increasing environmental stress. We propose a working hypothesis for the functioning of the AMF–plant interaction along altitudinal gradients by grading it along the mutualism–parasitism continuum, considering current and global climate and environmental change conditions. We conclude by suggesting further research directions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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