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Enregistrement W2739416690 · doi:10.1139/gen-2015-0199

Using metagenomics to show the efficacy of forest restoration in the New Jersey Pine Barrens

2017· article· en· W2739416690 sur OpenAlexaffvenue
William D. Eaton, Shadi Shokralla, Mehrdad Hajibabaei

Notice bibliographique

RevueGenome · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetagenomicsPine barrensBiologyEcologyForest regenerationGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Franklin Parker Preserve within the New Jersey Pine Barrens contains 5000 acres of wetlands habitat, including old-growth Atlantic white cedar (or AWC; Chamaecyparis thyoides) swamps, cranberry bogs, and former cranberry bogs undergoing restoration into AWC forests. This study showed that the C-use efficiency was greater in the old-growth AWC soils than in soils from 8-year-old mid-stage restored AWC stands, which were greater than found in soil from 4-year-old AWC stands-the latter two stands being restored from long-term cranberry bogs. A metagenomic analysis of eDNA extracted from these soils showed that the C-cycle trends were associated with increases in the relative numbers of DNA sequences from several copiotrophic bacterial groups (Bacteroidetes and Proteobacteria), complex C-decomposing fungal groups (Sordiomycetes, Mortierellales, and Thelephorales), and collembolan and formicid invertebrates. All groups are indicators of successionally more advanced soils, and critical for soil C-cycle activities. These data suggest that the restoration activities studied are enhancing critical guilds of soil biota, and increasing C-use efficiency in the soils of restored habitats, and that the use of metagenomic analysis of soil eDNA can be used in the development of assessment models for soil recovery of wetlands following restoration.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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