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Enregistrement W4226041214 · doi:10.1111/1462-2920.16013

Dominance of coniferous and broadleaved trees drives bacterial associations with boreal feather mosses

2022· article· en· W4226041214 sur OpenAlexafffundabout
Juanita C. Rodríguez‐Rodríguez, Yves Bergeron, Steven W. Kembel, Nicole J. Fenton

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Microbiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLichen and fungal ecology
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologies
Mots-clésBiologyDominance (genetics)MossPhyllosphereDeciduousEcologyTaigaBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The composition of ecologically important moss-associated bacterial communities seems to be mainly driven by host species but may also be shaped by environmental conditions related with tree dominance. The moss phyllosphere has been studied in coniferous forests while broadleaf forests remain understudied. To determine if host species or environmental conditions defined by tree dominance drives the bacterial diversity in the moss phyllosphere, we used 16S rRNA gene amplicon sequencing to quantify changes in bacterial communities as a function of host species (Pleurozium schreberi and Ptilium crista-castrensis) and forest type (coniferous black spruce versus deciduous broadleaf trembling aspen) in eastern Canada. The overall composition of moss phyllosphere was defined by the interaction of both factors, though most of the bacterial phyla were determined by a strong effect of forest type. Bacterial α-diversity was highest in spruce forests, while there was greater turnover (β-diversity) and higher γ-diversity in aspen forests. Unexpectedly, Cyanobacteria were much more relatively abundant in aspen than in spruce forests, with the cyanobacteria family Nostocaceae differing the most between forest types. Our results advance the understanding of moss-associated microbial communities among coniferous and broadleaf deciduous forests, which are important with the increasing changes in tree dominance in the boreal system.

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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,159
Écart entre enseignants0,155 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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