Land use intensification in the humid tropics increased both alpha and beta diversity of soil bacteria
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic pressures on tropical forests are rapidly intensifying, but our understanding of their implications for biological diversity is still very limited, especially with regard to soil biota, and in particular soil bacterial communities. Here we evaluated bacterial community composition and diversity across a gradient of land use intensity in the eastern Amazon from undisturbed primary forest, through primary forests varyingly disturbed by fire, regenerating secondary forest, pasture, and mechanized agriculture. Soil bacteria were assessed by paired-end Illumina sequencing of 16S rRNA gene fragments (V4 region). The resulting sequences were clustered into operational taxonomic units (OTU) at a 97% similarity threshold. Land use intensification increased the observed bacterial diversity (both OTU richness and community heterogeneity across space) and this effect was strongly associated with changes in soil pH. Moreover, land use intensification and subsequent changes in soil fertility, especially pH, altered the bacterial community composition, with pastures and areas of mechanized agriculture displaying the most contrasting communities in relation to undisturbed primary forest. Together, these results indicate that tropical forest conversion impacts soil bacteria not through loss of diversity, as previously thought, but mainly by imposing marked shifts on bacterial community composition, with unknown yet potentially important implications for ecological functions and services performed by these 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 ».