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Enregistrement W2947862083 · doi:10.1111/rec.12990

Restoration of belowground fungal communities in reclaimed landscapes of the Canadian boreal forest

2019· article· en· W2947862083 sur OpenAlexafffundabout
Gregory J. Pec, Natalie Scott, Stefan F. Hupperts, Shanon L. Hankin, Simon M. Landhäusser, Justine Karst

Notice bibliographique

RevueRestoration Ecology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of AlbertaGovernment of Alberta
Mots-clésDisturbance (geology)TaigaEcosystemEcological successionEcologyBorealEnvironmental sciencePlant communityAgroforestryClearcuttingForest ecologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The trajectory of forests establishing on reclaimed oil sands mines in the Canadian boreal forest is uncertain. Soil microbes, namely mycorrhizal fungi, partly underlie successional trajectories of plant communities, yet their role in restoration is often overlooked. Here, we tested the relative importance of common management tools used in restoration—species planted and soil placement—on the recovery of ectomycorrhizal fungal communities over 4 years. Importantly, we further compared the community assembly of fungi on reclaimed landscapes to that in reference ecosystems disturbed to different degrees. This latter test addresses whether disturbance intensity is more important than common management interventions to restore fungal communities in these ecosystems. Three main findings emerged. (1) The effect of tree species planted and soil placement on ectomycorrhizal fungal communities establishing on reclaimed landscapes was dynamic through time. (2) Disturbances that remove or disrupt the organic layer of soils substantially affect the composition of ectomycorrhizal fungal communities. (3) Shifts in the community composition of ectomycorrhizal fungi were driven to a greater extent by disturbance severity than either tree species planted or soil placement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil0,637

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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