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Enregistrement W2926547309 · doi:10.1139/cjm-2019-0005

Mudflat reclamation causes change in the composition of fungal communities under long-term rice cultivation

2019· article· en· W2926547309 sur OpenAlexvenueno aff
Yang Zhang, Qing Li, Yinglong Chen, Qigen Dai, Jian Hu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLand reclamationAscomycotaSpecies richnessBiologyEcologyEcosystemBotanyAgroecosystemSoil fertilityAgronomySoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fungi play a critical role in farmland ecosystems, especially in improving soil fertility; however, little is known about the changes in fungal communities caused by mudflat reclamation under rice cultivation. In this study, mudflats located in Yancheng, China, which were divided into nine plots with 0, 11, and 20 years of successive rice cultivation histories, were sampled to determine the fungal community composition by using Illumina MiSeq sequencing. Results show that the Shannon diversity of the fungal communities did not change significantly but the species richness increased under mudflat reclamation with long-term rice cultivation. Ascomycota was the dominant phylum throughout the reclaimed mudflats samples, while Sordariomycetes was the dominant class. Fungal functional prediction found that the relative abundance of saprotrophs gradually increased with mudflat reclamation and mainly belonged to Ascomycota after 20 years of successive reclamation. Redundancy analysis showed that electrical conductivity, organic matter, and total nitrogen were the main factors affecting the composition and ecological function of the fungal community during mudflat reclamation. In short, a fungal community dominated by Ascomycota was established during mudflat reclamation under rice cultivation, which is more conducive to promoting soil fertility because of the higher proportion of saprotrophic fungi in Ascomycota.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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