Effects of timber harvesting on the genetic potential for carbon and nitrogen cycling in five North American forest ecozones
Notice bibliographique
Résumé
Forest ecosystems are critical to global biogeochemical cycles but under pressure from harvesting and climate change. We investigated the effects of organic matter (OM) removal during forest harvesting on the genetic potential of soil communities for biomass decomposition and nitrogen cycling in five ecozones across North America. We analyzed 107 samples, representing four treatments with varied levels of OM removal, at Long-Term Soil Productivity Study sites. Samples were collected more than ten years after harvesting and replanting and were analyzed via shotgun metagenomics. High-quality short reads totaling 1.2 Tbp were compared to the Carbohydrate Active Enzyme (CAZy) database and a custom database of nitrogen cycle genes. Gene profile variation was mostly explained by ecozone and soil layer. Eleven CAZy and nine nitrogen cycle gene families were associated with particular soil layers across all ecozones. Treatment effects on gene profiles were mainly due to harvesting, and only rarely to the extent of OM removal. Harvesting generally decreased the relative abundance of CAZy genes while increasing that of nitrogen cycle genes, although these effects varied among ecozones. Our results suggest that ecozone-specific nutrient availability modulates the sensitivity of the carbon and nitrogen cycles to harvesting with possible consequences for long-term forest sustainability.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».