Tree diversity is not always a strong driver of soil microbial diversity: a 7‐yr‐old diversity experiment with trees
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Trees provide organic substrates in the form of root exudates, litterfall, and fine root turnover. They modify soil physical properties and support soil biological activities. Therefore, trees are hypothesized to control soil biodiversity in forested areas. We predicted that (1) experimental forest plantations with higher tree alpha‐diversity have greater soil microbial alpha‐diversity and (2) that plantations with more divergent tree community composition would have more divergent soil microbial assemblages (Whitaker's beta‐diversity). We tested these predictions by measuring soil bacteria and fungi in a 7‐yr‐old tree biodiversity experiment. The experimental plantation contained 37 different tree assemblages, which were composed of one to four native species from temperate mixed deciduous forests. Further, there was a gradient of functional diversity nested within each level of species diversity. Soil samples were assessed for bacteria and fungi by amplicon sequencing. Tree alpha‐diversity weakly, but significantly, affected bacterial alpha‐diversity, without affecting fungal alpha‐diversity. Tree community composition was weakly, but significantly, linked to soil bacterial and fungal assemblages. In these 7‐yr‐old experimental plantations, tree diversity was not the most influential driver of soil microbial diversity.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».