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Enregistrement W3127125530 · doi:10.1101/2021.02.09.430490

Ectomycorrhizas accelerate decomposition to a greater extent than arbuscular mycorrhizas in a northern deciduous forest

2021· preprint· en· W3127125530 sur OpenAlexafffund
Alexis Carteron, Fabien Cichonski, Étienne Laliberté

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de MontréalHydro-Québec
Mots-clésOrganic matterSoil organic matterTemperate rainforestLitterNutrientDeciduousSoil carbonPlant litterEctomycorrhizaNutrient cycleEnvironmental scienceTemperate deciduous forestEcosystemEcologyMycorrhizaBiologySoil waterSoil scienceSymbiosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It has been proposed that ectomycorrhizal (EcM) fungi slow down decomposition by competing with free-living saprotrophs for organic nutrients and other soil resources (known as the “Gadgil effect”), thereby increasing soil carbon sequestration. As such, this Gadgil effect should depend on soil organic matter age and quality, but this remains unstudied. In addition, the Gadgil effect is not expected to occur in arbuscular mycorrhizal (AM) forests since AM fungi cannot access directly nutrients from soil organic matter, yet few direct comparisons between EcM and AM forests have been made. We performed a two-year reciprocal decomposition experiment of soil organic horizons (litter - L, fragmented - F, humic - H) in adjacent temperate deciduous forests dominated by EcM or AM trees. Litterbags were made of different mesh sizes allowing or excluding ingrowth of external fungal hyphae, which are primarily mycorrhizal in these forests other than for the most-recent superficial litter horizon. As expected, organic matter originating from deeper horizons and from EcM forests was of lower quality (e.g. higher lignin to nitrogen ratios) and decomposed more slowly. However, contrary to the Gadgil effect, organic matter exposed to external fungal hyphae (i.e. primarily mycorrhizal) actually decomposed faster in both forest types, and this effect was strongest in EcM forests, particularly in the F horizon. Unexpectedly, organic matter decomposition was faster in EcM than in AM forests, regardless of organic matter origin. Overall, our study reinforces the view that temperate EcM forests store greater amounts of soil organic carbon than AM forests, but suggests that this is due to factors other than the Gadgil effect.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 GPT0,203
Écart entre enseignants0,188 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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