Soils associated to different tree communities do not elicit predictable responses in lake bacterial community structure and function
Notice bibliographique
Résumé
Freshwater bacterioplankton communities are influenced by the inputs of material and bacteria from the surrounding landscape, yet few studies have investigated how different terrestrial inputs affect bacterioplankton. We examined whether the addition of soils collected under various tree species combinations differentially influences lake bacterial communities. Lake water was incubated for 6 days following addition of five different soils. We assessed the taxonomic composition (16S rRNA gene sequencing) and metabolic activity (Biolog Ecoplates) of lake bacteria with and without soil addition, and compared these to initial soil communities. Soil bacterial assemblages showed a strong influence of tree composition, but such community differences were not reflected in the structure of lake communities that developed during the experiment. Bacterial taxa showing the largest abundance increases during incubation were initially present in both lake water and across most soils, and were related to Cytophagales, Burkholderiales and Rhizobiales. No clear metabolic profiles based on inoculum source were found, yet soil-amended communities used 60% more substrate than non-inoculated communities. Overall, we show that terrestrial inputs influence aquatic communities by stimulating the growth and activity of certain ubiquitous taxa distributed across the terrestrial-aquatic continuum, yet different forest soils did not cause predictable changes in lake bacterioplankton assemblages.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».