Fungal Community Composition as Affected by Litter Chemistry and Weather during Four Years of Litter Decomposition in Rainshadow Coastal Douglas-Fir Forests
Notice bibliographique
Résumé
concentrations can decrease nitrogen (N) and increase condensed tannin (CT) content in foliar litter, reducing litter quality and slowing decomposition. We hypothesized that reduced litter quality inhibits microbes and is the mechanism causing decomposition to slow. Litterbags of Douglas-fir needles and poplar leaves with a range of N (0.61-1.57%) and CT (2.1-29.1%) treatment and natural acid unhydrolyzable residue (35.3-41.5%) concentrations were placed along climatic gradients in mature Douglas-fir stands of coastal British Columbia rainshadow forests. The structure (diversity, richness and evenness) and composition of microbial communities were analyzed using DGGE profiles of 18S, NifH-universal and AmoA PCR amplicons in foliar litter after 7, 12, 24 and 43 months of decay. High CT and low N concentrations in leaf litter were associated with changes in microbial community composition, especially fungi. Contrary to our hypothesis, high CT and low N treatments did not inhibit microbial colonization or diversity. The joint effects of air temperature and soil moisture on microbial community composition at our sites were more important than the effects of initial litter chemistry.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».