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Enregistrement W2995769226 · doi:10.1128/mbio.02635-19

Time after Time: Temporal Variation in the Effects of Grass and Forb Species on Soil Bacterial and Fungal Communities

2019· article· en· W2995769226 sur OpenAlexfundno aff
S. Emilia Hannula, Anna M. Kielak, Katja Steinauer, Martine Huberty, Renske Jongen, Jonathan R. De Long, Robin Heinen, Т. Martijn Bezemer

Notice bibliographique

RevuemBio · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGénome QuébecNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekMcGill University
Mots-clésForbPlant communityEcosystemBiologyEcologyEcological successionMicrobial population biologySpecies richnessSoil waterAmplicon sequencingMesocosmSoil ecologyGrasslandAgronomySoil biodiversitySoil organic matterBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our findings highlight how soil fungal and bacterial communities respond to time, season, and plant species identity. We found that succession shapes the soil bacterial community, while plant species and the type of plant species that grows in the soil drive the assembly of soil fungal communities. Future research on the effects of plants on soil microbes should take into consideration the relative roles of both time and plant growth on creating soil legacies that impact future plants growing in the soil. Understanding the temporal (in)stability of microbial communities in soils will be crucial for predicting soil microbial composition and functioning, especially as plant species compositions will shift with global climatic changes and land-use alterations. As fungal and bacterial communities respond to different environmental cues, our study also highlights that the selection of study organisms to answer specific ecological questions is not trivial and that the timing of sampling can greatly affect the conclusions made from these studies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,162 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations107
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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