Microbial Communities as Drivers of Arctic Soil Greenhouse Gas Fluxes Under Changes in Herbivory
Notice bibliographique
Résumé
Recent work has shown that herbivory can indirectly affect greenhouse gas (GHG) fluxes emitted to our atmosphere by altering soil properties, and therefore the microbial community structure, but such interactions have rarely been quantified explicitly. I sampled grazed and ungrazed Arctic wetland soils from the Yukon-Kuskokwin Delta in western Alaska to examine how herbivory modifies microbial community structure, and linked these compositional shifts with trace gas fluxes through two related studies. First, I extracted DNA from the soil samples and used the QIIME2 sequencing curation pipeline to analyze microbial community structure and diversity across different wetland habitats. Second, I performed a fully factorial microcosm incubation experiment to examine how herbivory-induced shifts in soil temperature, moisture, nutrient content, and microbial community structure might impact GHG fluxes. I found that the differences in mean carbon dioxide and methane fluxes were significant at p<0.05 between different treatment combinations of grazing legacy, soil temperature, and soil moisture. I demonstrate that legacy effects of grazing on microbial communities can modify the relationship between GHG fluxes and environmental drivers.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».