Replication Data for: Increased snow and cold season temperatures alter High Arctic parasitic fungi - host plant interactions.
Notice bibliographique
Résumé
Dataset for Moriana-Armendariz et al. 2021- Increased snow and cold season temperatures alter High Arctic parasitic fungi - host plant interactions. In the Arctic, fungal mycelial growth takes place mainly during the cold-season and beginning of growing season. Climate change induced increases of cold-season temperatures may, hence, benefit fungal growth and increase their abundance. This is of special importance for parasitic fungi, which may significantly shape Arctic vegetation composition. Here, we studied two contrasting plant parasitic fungi’s occurrences (biotrophic Exobasidium hypogenum on vascular plant Cassiope tetragona, and necrotrophic Pythium polare on moss Sanionia uncinata) in response to increased snow depth, a method primarily used to increase cold-season temperatures, after 7-13 years of snow manipulation in Adventdalen, Svalbard. We show that enhanced snow depth increased occurrences of both fungi tested here, and indicate that increased fungal infections of host plants were at least partly responsible for decreases of host occurrences. While bryophyte growth in general may be influenced by increased soil moisture and reduced competition from vascular plants, Pythium is likely enhanced by the combination of milder winter temperatures and moister environment provided by the snow. The relationships between host plants and fungal infection indicate ongoing processes involved in the dynamics of compositional adjustment to changing climate.
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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) | 0,000 | 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 ».