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Enregistrement W3003478696 · doi:10.1101/2020.01.30.927277

Biotic and abiotic drivers of soil microbial functions across tree diversity experiments

2020· preprint· en· W3003478696 sur OpenAlexaff
Simone Cesarz, Dylan Craven, Harald Auge, Helge Bruelheide, Bastien Castagneyrol, Andy Hector, Hervé Jactel, Julia Koricheva, Christian Messier, Bart Muys, Michael P. O’Brien, Alain Paquette, Quentin Ponette, Catherine Potvin, Peter B. Reich, Michael Scherer‐Lorenzen, Andrew R. Smith, Kris Verheyen, Nico Eisenhauer

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité du Québec en OutaouaisUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesDeutsches Zentrum für integrative Biodiversitätsforschung Halle-Jena-LeipzigDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésAbiotic componentEnvironmental scienceEcologyContext (archaeology)Soil carbonSpecies richnessEcosystemSoil waterBiologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Soil microorganisms are essential for the functioning of terrestrial ecosystems. Although soil microbial communities and functions may be linked to the tree species composition and diversity of forests, there has been no comprehensive study of how general potential relationships are and if these are context-dependent. A global network of tree diversity experiments (TreeDivNet) allows for a first examination of tree diversity-soil microbial function relationships across environmental gradients. Location Global Major Taxa Studied Soil microorganisms Methods Soil samples collected from eleven tree diversity experiments in four biomes across four continents were used to measure soil basal respiration, microbial biomass, and carbon use efficiency using the substrate-induced respiration method. All samples were measured using the same analytical device in the same laboratory to prevent measurement bias. We used linear mixed-effects models to examine the effects of tree species diversity, environmental conditions, and their interactions on soil microbial functions. Results Across biodiversity experiments, abiotic drivers, mainly soil water content, significantly increased soil microbial functions. Potential evapotranspiration (PET) increased, whereas soil C-to-N ratio (CN) decreased soil microbial functions under dry soil conditions, but high soil water content reduced the importance of other abiotic drivers. Tree species richness and phylogenetic diversity had overall similar, but weak and context-dependent (climate, soil abiotic variables) effects on soil microbial respiration. Positive tree diversity effects on soil microbial respiration were most pronounced at low PET, low soil CN, and high tree density. Soil microbial functions increased with the age of the experiment. Main conclusions Our results point at the importance of soil water content for maintaining high levels of soil microbial functions and modulating effects of other environmental drivers. Moreover, overall tree diversity effects on soil microbial functions seem to be negligible in the short term (experiments were 1-18 years old). However, context-dependent tree diversity effects (climate, soil abiotic variables) have greater importance at high tree density, and significant effects of experimental age call for longer-term studies. Such systematic insights are key to better integrate soil carbon dynamics into the management of afforestation projects across environmental contexts, as today’s reforestation efforts remain focused largely on aboveground carbon storage and are still dominated by less diverse forests stands of commercial species.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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