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Enregistrement W3015540869 · doi:10.1093/femsec/fiaa061

Long-term effects of stump removal and tree species composition on the diversity and structure of soil fungal communities

2020· article· en· W3015540869 sur OpenAlexafffund
Dixi Modi, Suzanne W. Simard, Jean A. Bérubé, L. M. Lavkulich, Richard C. Hamelin, S. J. Grayston

Notice bibliographique

RevueFEMS Microbiology Ecology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensNatural Resources CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyAbundance (ecology)Relative species abundanceDiversity indexBotanyEcologySpecies richness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stump removal is a common forest management practice used to reduce the mortality of trees affected by the fungal pathogen-mediated root disease, Armillaria root rot, but the impact of stumping on soil fungal community structure is not well understood. This study analyzed the long-term impact of stumping and tree species composition on the abundance, diversity and taxonomic composition of soil fungal communities using internal transcribed spacer (ITS) marker-based DNA metabarcoding in a 48-year-old trial at Skimikin, British Columbia. A total of 108 samples were collected from FH (fermented and humus layers), and soil mineral horizons (A and B) from stumped and unstumped plots of six tree species treatments (pure stands and admixtures of Douglas-fir, western red-cedar and paper birch). Fungal α-diversity in the A horizon significantly increased with stumping regardless of tree species composition, while β-diversity was significantly affected by stumping in all the horizons. We also observed that the relative abundance of the saprotrophic fungal community declined while that of the ectomycorrhizal fungal community increased with stumping. In conclusion, increase in ectomycorrhizal fungal associations, which are positively associated with tree productivity, suggests that stumping can be considered a good management practice for mitigating root disease and promoting tree regeneration.

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)0,000
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 enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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