Ecological consequences of urbanization on a legume–rhizobia mutualism
Notice bibliographique
Résumé
Mutualisms are key determinants of community assembly and composition, but urbanization can alter the dynamics of these interactions and associated effects on ecosystem functions. Legume–rhizobia mutualisms are a model interaction to evaluate the ecological and ecosystem‐level effects of urbanization, particularly urban‐driven eutrophication and nitrogen (N) deposition. Here, we evaluated how urbanization affected the ecology of the mutualism between white clover Trifolium repens and its rhizobial symbiont Rhizobium leguminosarum symbiovar trifolii along an urbanization gradient. We found that the abundance of rhizobium nodules on white clover decreased with urbanization. White clover acquired N from mixed sources of N fixation and uptake from the soil for the majority of the urbanization gradient, but white clover primarily acquired N from the soil rather than N fixation by rhizobia at the urban and rural limits of the gradient. Importantly, we identified soil N as a critical nexus for urban‐driven changes in the white clover–rhizobium mutualism. Taken together, our results demonstrate that urbanization alters the ecological consequences of a legume–rhizobium mutualism, with direct and indirect effects of the urban landscape on an ecologically‐important mutualistic interaction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».