Soil biota composition and the performance of a noxious weed across its invaded range
Notice bibliographique
Résumé
The success of invasive plant species is driven, in part, by feedback with soil ecosystems. Yet, how variation in belowground communities across latitudinal gradients affects invader distributions remains poorly understood. To determine the effect of soil communities on the performance of the noxious weed Cirsium arvense across its invaded range, we grew seedlings for 40 days in soils collected across a 699 km linear distance from both inside and outside established populations. We also described the mesofaunal and bacterial communities across all soil samples. We found that C. arvense typically performed better when grown in soils sourced from northern populations than from southern locations where it has a longer invasion history. We also found evidence that C. arvense performed best in soils sourced from outside invaded patches, although this was not consistent across all sites. The bacterial community showed a significant increase in the magnitude of compositional change in invaded sites at higher latitudes, while the mesofaunal community showed the opposite pattern. Bacterial community composition was significantly correlated with C. arvense performance, although mesofaunal community composition was not. Our results demonstrate that the interactions between an invasive plant and associated soil communities change across the invaded range, and the bacterial community in particular may affect variation in plant performance. Observed patterns may be caused by C.arvense presence and time since invasion allowing for an accumulation of species‐specific pathogens in southern soils, while the naïveté of northern soils to invasion results in a more responsive bacterial community. Although these interactions are difficult to predict, such effects could possibly facilitate the establishment of this exotic species to novel locations.
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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 | 0,001 | 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 ».