Plant-soil feedback: incorporating untested influential drivers and reconciling terminology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Plants condition the soil in which they grow, thereby altering the performance of subsequent plants growing in this soil. This phenomenon, known as plant-soil feedback (PSF), has garnered increasing interest. Experiments are moving from single species soil pairings in the glasshouse to community-level field trials. Consequently, our knowledge of the role PSF plays in shaping ecosystem functions has advanced. However, knowledge gaps remain. Scope Here, we explore intrinsic and extrinsic abiotic and biotic drivers of PSF such as maternal effects, plant functional traits, self-DNA, plant-plant competition, herbivory, interactions between soil organisms, temperature, drought, flooding, greenhouse gases, (micro)nutrients, plant-litter-soil feedback and priority effects. These drivers have begun to feature in experiments, thereby increasing our mechanistic understanding of PSF. Nonetheless, many of these topics have received insufficient coverage to determine general principles across larger temporal and spatial scales. Further, conflicting terminology has excluded PSF studies from reviews and meta-analyses. We review terms such as soil sickness, Janzen-Connell hypothesis, soil-related invasive species work, soil legacies, allelopathy and soil-related succession that overlap with PSF but are generally not named as such. Conclusion Holistic experimental designs that consider the continual reciprocal feedback between the extrinsic environment, plants and soil, as well as the unification of terminologies are necessary if we are to realise the full potential of PSF for understanding and steering ecosystem processes. Here, we compile outstanding questions related to PSF research that emphasis the aforementioned topics and suggest ways to incorporate them into future research in order to advance plant-soil ecology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».