Taxa-area relationship of aquatic fungi on deciduous leaves
Notice bibliographique
Résumé
One of the fundamental patterns in macroecology is the increase in the number of observed taxa with size of sampled area. For microbes, the shape of this relationship remains less clear. The current study assessed the diversity of aquatic fungi, by the traditional approach based on conidial morphology (captures reproducing aquatic hyphomycetes) and next generation sequencing (NGS; captures other fungi as well), on graded sizes of alder leaves (0.6 to 13.6 cm2). Leaves were submerged in two streams in geographically distant locations: the Oliveira Stream in Portugal and the Boss Brook in Canada. Decay rates of alder leaves and fungal sporulation rates did not differ between streams. Fungal biomass was higher in Boss Brook than in Oliveira Stream, and in both streams almost 100% of the reads belonged to active fungal taxa. In general, larger leaf areas tended to harbour more fungi, but these findings were not consistent between techniques. Morphospecies-based diversity increased with leaf area in Boss Brook, but not in Oliveira Stream; metabarcoding data showed an opposite trend. The higher resolution of metabarcoding resulted in steeper taxa-accumulation curves than morphospecies-based assessments (fungal conidia morphology). Fungal communities assessed by metabarcoding were spatially structured by leaf area in both streams. Metabarcoding promises greater resolution to assess biodiversity patterns in aquatic fungi and may be more accurate for assessing taxa-area relationships and local to global diversity ratios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».