Going underground : patterns of fine-root and mycorrhizal fungal trait variation across a biogeographic gradient in western Canada
Notice bibliographique
Résumé
Understanding fine-root adjustments to the environment and identifying factors that shape mycorrhizal fungal communities is a prerequisite for predicting the response and feedbacks of plants to global changes. As a consequence, trait-based plant ecology, which has mostly focused on above-ground traits, is increasingly placing the emphasis below-ground. To improve our functional understanding of fine roots, we first quantified root morphological, chemical and architectural trait variation in interior Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii var. glauca (Beissn.) Franco) forests across a biogeographic gradient in Western Canada. We found substantial within-population root trait variation, which may enable acclimation of trees to future environmental conditions. Yet, we also identified moderate but consistent trait-environment linkages across populations of Douglas-fir. We provided evidence for decoupled variation in fine-root morphological and chemical traits. Our results highlight the existence of multiple axes of within-species fine-root adjustments that were consistent with a potential increase in fine-root acquisitive capacity with environmental limitations. Next, to better integrate mycorrhizal symbiosis into trait-based plant ecology, we combined trait measurements of fine roots and ectomycorrhizal fungi with next-generation sequencing. We found temperature, precipitation and soil C:N ratio affected ectomycorrhizal community similarities and exploration type abundance but had no effect on fungal richness and diversity. We did not provide evidence for a functional connection between root traits and fungal exploration types within Douglas-fir populations. Our study clarifies ectomycorrhizal taxonomic and functional responses to environmental factors but warrants further research to broaden root trait frameworks and evaluate the role of mycorrhizal fungi in mediating ecosystem responses to environmental changes. This line of inquiry will be particularly important to better manage existing forests and to ensure that well-adapted forest tree populations are regenerated in the future.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».