Traits and tradeoffs among non‐native ectomycorrhizal fungal symbionts affect pine seedling establishment in a Hawaiian coinvasion landscape
Notice bibliographique
Résumé
Pine invasions lead to losses of native biodiversity and ecosystem function, but pine invasion success is often linked to coinvading non-native ectomycorrhizal (EM) fungi. How the community composition, traits, and distributions of these fungi vary over the landscape and how this affects pine success is understudied. A greenhouse bioassay experiment was performed to test the effects of changes in EM fungal community structure from a pine plantation, to an invasion front to currently pine-free areas on percent root colonization and seedling biomass. Soils were also analysed by qPCR to determine changes in inoculum and spore density over distance for a common coinvading EM fungus, Suillus pungens. Percent colonization increased with distance from the plantation, which corresponded with an increase in seedling biomass and stark changes in EM fungal community membership where Suillus spp. dominated currently pine-free areas. However, there was a negative relationship between S. pungens inoculum potential versus root colonization over distance. We conclude that the success of pine invasions is facilitated by specific traits of Suillus spp., but that the success of Suillus is contingent on a lack of competition with other ectomycorrhizal fungi.
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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 | 0,001 | 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 ».