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Enregistrement W3128895776 · doi:10.1139/cjfr-2020-0139

Microbial soil biodiversity in beech forests of European mountains

2021· article· en· W3128895776 sur OpenAlexvenueno aff
Lucian Dincă, Aurelia Oneţ, Alina Dora Samuel, Roberto Tognetti, Enno Uhl, Michal Bošeľa, Erika Gömöryová, Kamil Bielak, Jerzy Skrzyszewski, Emira Hukić, Tzvetan Zlatanov, Javier de-Dios-García, Giustino Tonon, Francesco Giammarchi, Miroslav Svoboda, Laura Dobor, Ludovica Rolando, Jasmin Rauseo, Tanita Pescatore, Gian Luigi Garbini, Andrea Visca, Luisa Patrolecco, Anna Barra Caracciolo, Paola Grenni

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeechFagus sylvaticaMicrobial population biologyEnvironmental scienceClimate changeEcologySoil carbonSoil organic matterSoil biodiversityAbiotic componentSoil waterForest ecologyBiodiversitySoil qualitySoil biologyEcosystemBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fagus sylvatica L. is widely distributed across Europe thanks to its high adaptability in a wide variety of soils and climate. Microbial communities are essential for maintaining forest soil quality and are responsible for forest ecosystem functioning; the ability of soil microorganisms to respond to abiotic stressors (e.g., organic carbon losses, water scarcity, temperature changes) is crucial under ongoing environmental changes and also supports tree health. In this study, soil samples were collected from pure beech plots as part of the COST Action project CLIMO to find differences in microbial community characteristics and evaluate the effects of soil properties on microbial communities across gradients of elevation, latitude, and longitude. Positive relationships were found between organic carbon content and both microbial abundance and dehydrogenase activity. Dehydrogenase and catalase activities were elevation-correlated and microbial activities were longitude-correlated. In the most southern beech plot, the microbial community was abundant and displayed high activities. This shows that microbial communities could help tree populations to better adapt to predicted changes in environmental conditions in the future. We suggest that research into forest health and beech performance should also test soil microbial enzymatic activity, particularly under changing climate conditions, to assist in identifying adaptation strategies.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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