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Enregistrement W3136676845 · doi:10.7554/elife.62813

Diversity and asynchrony in soil microbial communities stabilizes ecosystem functioning

2021· article· en· W3136676845 sur OpenAlexaff
Cameron Wagg, Yann Hautier, Sarah Pellkofer, Samiran Banerjee, Bernhard Schmid, Marcel G. A. van der Heijden

Notice bibliographique

RevueeLife · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésEcosystemBiodiversityEcologyAsynchrony (computer programming)Soil biodiversitySpecies richnessSpecies evennessBiogeochemical cycleEnvironmental scienceSoil waterEcosystem servicesSoil biologySoil microbiologyBiologyEcosystem engineerSoil ecologySoil organic matter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Theoretical and empirical advances have revealed the importance of biodiversity for stabilizing ecosystem functions through time. Despite the global degradation of soils, whether the loss of soil microbial diversity can destabilize ecosystem functioning is poorly understood. Here, we experimentally quantified the contribution of soil fungal and bacterial communities to the temporal stability of four key ecosystem functions related to biogeochemical cycling. Microbial diversity enhanced the temporal stability of all ecosystem functions and this pattern was particularly strong in plant-soil mesocosms with reduced microbial richness where over 50% of microbial taxa were lost. The stabilizing effect of soil biodiversity was linked to asynchrony among microbial taxa whereby different soil fungi and bacteria promoted different ecosystem functions at different times. Our results emphasize the need to conserve soil biodiversity for the provisioning of multiple ecosystem functions that soils provide to the society.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations258
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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