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Enregistrement W3012421970 · doi:10.1101/2020.03.19.998799

The effects of Hurricane Otto on the soil ecosystems of three forest types in the Northern Zone of Costa Rica

2020· preprint· en· W3012421970 sur OpenAlexaff
William D. Eaton, Katie M. McGee, Kiley Alderfer, Angie Ramirez Jimenez, Mehrdad Hajibabaei

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Disease Management Techniques
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceBiomass (ecology)EcosystemSoil waterForest ecologyAgronomyForestryEcologyBiologyGeographySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hurricanes rapidly deposit large amounts of canopy material onto tropical forest floors, stimulating metabolic processes involved in the decomposition of these materials and production of N and C resources into the food web. However, little is known about the effects that hurricanes have on specific soil microbial taxa or functional groups involved in these processes. The objectives of this study were to determine how Hurricane Otto influenced three different tropical forest soil ecosystems within the first 8 months after causing damage to a tropical forest by assessing the soil C and N factors and how the soil bacterial and fungal community compositions differed before and after the hurricane. Soil samples were collected from five 2000 m 2 permanent plots in Lowland, Upland and Riparian forest systems within the same area in the Northern Zone of Costa Rica. Standard methods were used to measure the amounts Total N, NO 3 - , NH 4 + , Total organic C, and Biomass C, while Illumina MiSeq methods were used to generate bacterial and fungal sequences. All data were analyzed using univariate and multivariate statistical methods. Using this “before and after” study design, it was found that the levels of the inorganic N and Biomass C were greater in the Post-Hurricane soil samples. The mean proportion of DNA sequences of complex C degrading/lignin degrading, NH 4 + -producing, and ammonium oxidizing bacteria, and the complex C degrading/wood rot/lignin degrading and ectomycorrhizal fungi also were greater in the Post-Hurricane soils. We also provide evidence that the excessive amounts of canopy leaf litter and woody debris deposited on the forest floor during Hurricane Otto appears to be selecting for genera that become more dominant Post-Hurricane, perhaps because they may be better able to rapidly process the newly deposited C and N-rich canopy material. This is a rare “before and after” a natural hurricane design that warrants further monitoring.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,176 · 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 tête enseignante, 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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