Warming affects foliar fungal diseases more than precipitation in a Tibetan alpine meadow
Notice bibliographique
Résumé
The effects of global change on semi-natural and agro-ecosystem functioning have been studied extensively. However, less well understood is how global change will influence fungal diseases, especially in a natural ecosystem. We use data from a 6-yr factorial experiment with warming (simulated using infrared heaters) and altered precipitation treatments in a natural Tibetan alpine meadow ecosystem, from which we tested global change effects on foliar fungal diseases at the population and community levels, and evaluated the importance of direct effects of the treatments and community-mediated (indirect) effects (through changes in plant community composition and competence) of global change on community pathogen load. At the population level, we found warming significantly increased fungal diseases for nine plant species. At the community level, we found that warming significantly increased pathogen load of entire host communities, whereas no significant effect of altered precipitation on community pathogen load was detected. We concluded that warming influences fungal disease prevalence more than precipitation does in a Tibetan alpine meadow. Moreover, our study provides new experimental evidence that increases in disease burden on some plant species and for entire host communities is primarily the direct effects of warming, rather than community-mediated (indirect) effects.
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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 ».