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Enregistrement W4284671184 · doi:10.1002/ecy.3810

Warming shifts soil microbial communities and tropical tree seedling mortality

2022· article· en· W4284671184 sur OpenAlexafffund
Yu Liu, Fangliang He

Notice bibliographique

RevueEcology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSeedlingBiologyBiodiversityEcologyGlobal warmingEctomycorrhizaFagaceaeClimate changeBotanySymbiosisMycorrhiza

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant-soil feedback (PSF), regulated by both mycorrhizae and soil-borne pathogens, is a primary mechanism maintaining high tree species diversity in the tropics. But how warming actually affects PSF is not well understood. We conducted a field warming experiment to test PSF on seedling mortality of two tree species: a rhizobia-associated tree (Ormosia semicastrata, Fabaceae) suffering from host-specific soil-borne pathogens and an ectomycorrhizal fungi-associated tree (Cyclobalanopsis patelliormis, Fagaceae) with low susceptibility to soil-borne pathogens. Soil fungi from the warming versus control seedling plots were identified by molecular sequencing. Results showed that the elevated temperature lowered seedling mortality of O. semicastrata, but had no effect on C. patelliormis seedlings. This indicates that warming weakened the negative PSF on O. semicastrata, presumably due to the observed decrease of the relative abundance of plant-pathogenic fungi and increase of ectomycorrhizal fungi but did not affect the PSF on C. patelliormis. The differential warming effects on seedling mortality of species with different microbial associations affords an example showcasing how the change in soil-borne microbes in response to global warming would, in turn, through PSF, alter tropical tree species composition and diversity. This study helps shed mechanistic light on the debate of biodiversity change as driven by climate change.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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