Prolonged impacts of past agriculture and ungulate overabundance on soil fungal communities in restored forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Soil fungi can help improve ecosystem restoration, yet our understanding of how they reassemble in degraded land is limited. Here, using DNA metabarcoding, we studied the fungal community structure in reforested sites following agricultural abandonment and ungulate overabundance. Two treatments, namely “reforestation using different numbers of tree species” and “deer exclusion,” have been applied for multiple decades in the study sites. We found that local fungal richness (alpha diversity) and total fungal richness (gamma diversity) were 1.9–2.9 and 1.3–1.9 times greater, respectively, in reforested stands than in natural forests. These results were regardless of the number of tree species planted in the reforested stands. Conversely, reforested stands had a spatially homogenized community structure with relatively lower degrees of compositional dissimilarity among sites within each stand (beta diversity). These findings were attributable to lower environmental heterogeneity, stronger dispersal limitation, and a comparatively shorter time since the onset of community assembly in reforested stands. Deer exclosures had no detectable effect on fungal community structure. Overall, the agricultural legacy in fungal community structure appears to have persisted for decades, even under proactive restoration of aboveground vegetation. Direct human intervention belowground may therefore be necessary for the recovery of soil biota once altered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».