Resistance and resilience of root fungal communities to water limitation in a temperate agroecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding crop resilience to environmental stress is critical in predicting the consequences of global climate change for agricultural systems worldwide, but to date studies addressing crop resiliency have focused primarily on plant physiological and molecular responses. Arbuscular mycorrhizal fungi (AMF) form mutualisms with many crop species, and these relationships are key in mitigating the effects of abiotic stress in many agricultural systems. However, to date there is little research examining whether (1) fungal community structure in agroecosystems is resistant to changing environmental conditions, specifically water limitation and (2) resilience of fungal community structure is moderated by agricultural management systems, namely the integration of trees into cropping systems. Here, we address these uncertainties through a rainfall reduction field experiment that manipulated short‐term water availability in a soybean‐based ( Glycine max L. Merr.) agroforest in Southern Ontario, Canada. We employed terminal restriction fragment length polymorphism analysis to determine the molecular diversity of both general fungal and AMF communities in soybean roots under no stress, stress (rainfall shelters added), and poststress (rainfall shelters removed). We found that general fungal and AMF communities sampled from soybean roots were resistant to rainfall reduction in a monoculture, but not in an agroforest. While AMF communities were unchanged after stress removal, general fungal communities were significantly different poststress in the agroforest, indicating a capacity for resiliency. Our study indicates that generalist fungi and AMF are responsive to changes in environmental conditions and that agroecosystem management plays a key role in the resistance and resilience of fungal communities to water limitation.
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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 ».