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Enregistrement W3101537050 · doi:10.1111/nph.17077

Global negative effects of nutrient enrichment on arbuscular mycorrhizal fungi, plant diversity and ecosystem multifunctionality

2020· review· en· W3101537050 sur OpenAlexaff
Xiaocui Ma, Qinghong Geng, Huiguang Zhang, Chenyu Bian, Han Y. H. Chen, Dalong Jiang, Xia Xu

Notice bibliographique

RevueNew Phytologist · 2020
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésNutrientEcosystemAbundance (ecology)BiologyBiodiversityEcologyPhosphorusTerrestrial plantTerrestrial ecosystemSpecies diversityAgronomyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite widespread anthropogenic nutrient enrichment, it remains unclear how nutrient enrichment influences plant-arbuscular mycorrhizal fungi (AMF) symbiosis and ecosystem multifunctionality at the global scale. Here, we conducted a meta-analysis to examine the worldwide effects of nutrient enrichment on AMF and plant diversity and ecosystem multifunctionality using data of field experiments from 136 papers. Our analyses showed that nutrient addition simultaneously decreased AMF diversity and abundance belowground and plant diversity aboveground at the global scale. The decreases in AMF diversity and abundance associated with nutrient addition were more pronounced with increasing experimental duration, mean annual temperature (MAT) and mean annual precipitation (MAP). Nutrient addition-induced changes in soil pH and available phosphorus (P) predominantly regulated the responses of AMF diversity and abundance. Furthermore, AMF diversity correlated with ecosystem multifunctionality under nutrient addition worldwide. Our findings identify the negative effects of nutrient enrichment on AMF and plant diversity and suggest that AMF diversity is closely linked with ecosystem function. This study offers an important advancement in our understanding of plant-AMF interactions and their likely responses to ongoing global change.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,698

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations230
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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