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Enregistrement W3095605682 · doi:10.1038/s41598-020-75452-4

Drivers of tropical soil invertebrate community composition and richness across tropical secondary forests using DNA metasystematics

2020· article· en· W3095605682 sur OpenAlexafffund
Katie M. McGee, Teresita M. Porter, Michael Wright, Mehrdad Hajibabaei

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésSpecies richnessTropical forestTropicsInvertebrateEcologyTropical and subtropical dry broadleaf forestsTropical and subtropical moist broadleaf forestsTropical climateGeographyAgroforestryBiologyForestrySubtropics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Tropical forests are fundamental ecosystems, essential for providing terrestrial primary productivity, global nutrient cycling, and biodiversity. Despite their importance, tropical forests are currently threatened by deforestation and associated activities. Moreover, tropical regions are now mostly represented by secondary forest regrowth, with half of the remaining tropical forests as secondary forest. Soil invertebrates are an important component to the functioning and biodiversity of these soil ecosystems. However, it remains unclear how these past land-use activities and subsequent secondary forest developments have altered the soil invertebrate communities and any potential ecological consequences associated with this. DNA metabarcoding offers an effective approach to rapidly monitor soil invertebrate communities under different land-use practices and within secondary forests. In this study, we used DNA metabarcoding to detect community-based patterns of soil invertebrate composition across a primary forest, a 23-year-old secondary forest, and a 33-year-old secondary forest and the associated soil environmental drivers of the soil invertebrate community structure in the Maquenque National Wildlife Refuge of Costa Rica (MNWR). We also used a species contribution analysis (SIMPER) to determine which soil invertebrate groups may be an indication of these soils reaching a pre-disturbed state such as a primary forest. We found that the soil invertebrate community composition at class, order, family, and ESV level were mostly significantly different across that habitats. We also found that the primary forest had a greater richness of soil invertebrates compared to the 23-year-old and 33-year-old secondary forest. Moreover, a redundancy analysis indicated that soil moisture influenced soil invertebrate community structure and explained up to 22% of the total variation observed in the community composition across the habitats; whereas soil invertebrate richness was structured by soil microbial biomass carbon (C) (C mic ) and explained up to 52% of the invertebrate richness across the primary and secondary forests. Lastly, the SIMPER analysis revealed that Naididae, Entomobryidae, and Elateridae could be important indicators of soil and forest recuperation in the MNWR. This study adds to the increasing evidence that soil invertebrates are intimately linked with the soil microbial biomass carbon (C mic ) and that even after 33 years of natural regrowth of a forest, these land use activities can still have persisting effects on the overall composition and richness of the soil invertebrate communities.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,678

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 technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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