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Enregistrement W4285733218 · doi:10.3390/f13071118

Fire Damage to the Soil Bacterial Structure and Function Depends on Burn Severity: Experimental Burnings at a Lysimetric Facility (MedForECOtron)

2022· article· en· W4285733218 sur OpenAlexaff
Daniel Moya, Teresa Fontúrbel, Esther Peña‐Molina, Raquel Alfaro‐Sánchez, Pedro Antonio Plaza‐Álvarez, J. González-Romero, Manuel Esteban Lucas‐Borja, Jorge de las Heras

Notice bibliographique

RevueForests · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesU.S. Forest Service
Mots-clésEnvironmental scienceSpecies richnessEcosystemMediterranean climateSoil waterDisturbance (geology)EcologySoil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The soil microbiota is vulnerable to burning; however, it shows some resilience. No indices have yet been developed to assess fire damage related to soil biota. We evaluated the biological soil indices recorded by a Biolog EcoPlate System in a Mediterranean ecosystem. The experiment was carried out in an outdoor forest lysimeter facility (MedForECOtron), where we simulated burns with different burn severities. Burning increased the metabolic diversity of bacteria and most C-substrate utilization groups. Soil organic matter, phosphorus, electric conductivity, and calcium increased with increasing burn severity. Microbial richness and activity, as well as the integrated capacity of soil microbes to use a C source, lowered by burning, but recovered 6 months later. The functional diversity and amount of the C source used by microbes immediately increased after fire, and values remained higher than for unburned soils. We evaluated the changes in the vulnerability and resilience of fire-adapted ecosystems to improve their adaptive forest management. We found that the high burn severity reduced microbial richness, functional diversity, and the C source utilization of soil microbes (marked vulnerability to high temperatures), which recovered in the short term (high resilience). These results help to understand the main mechanisms of the effects of wildfire on semi-arid Mediterranean ecosystems, whose field validation will be helpful for fire prevention planning and restoration of burned areas.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 GPT0,197
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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'admission1
Résumé présentoui

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