Deciphering the role of fungi in post-fire succession in Canada's Great Lakes–St. Lawrence forest region
Notice bibliographique
Résumé
Fungi are important drivers of forest health, as well as culturally important for many Indigenous communities. In Canada, increasingly intense and frequent wildfires affect fungal substrates and habitats, environmental conditions, and physiological responses of hosts with which fungi may interact. In Ontario, aggressive fire suppression raises the question of how fungal regeneration, and taxonomic compositions, may be affected when fires do appear on the landscape. This study investigates the fungal regrowth post-fire above and below-ground and the role fungal species play in post fire ecological succession in Southeastern Ontario. The study sites are two black oak savannas in restoration, previously prescribed a burn (Northumberland County, 2022 and 2023), and a recent wildfire burned mixed deciduous forest (Centennial Lake, 2023). We collected fruiting body and soil samples for fungal identification via observational and DNA methods. Above ground vegetation assays were made at 9 burned plots within these three sites and another 8 adjacent unburned (control) plots. We extracted soil DNA and will amplify fungal ITS2 amplicons by PCR. Then, we will sequence the amplified DNA using MiSeq to compare burned and unburned soil fungi. Lastly, we will use statistical methods to differentiate effects from fire and soil texture and type in burned and control plots. Thus far, we found that Pyropyxis rubra, a pyrophilous ascomycete fungus, is extremely abundant just weeks after the lightning-induced fire at Centennial Lake. Our combined observational and quantitative descriptions of above-and below ground soil fungi provide a deeper understanding of how fire affects species composition, fungal reproduction, and population dynamics in Ontario. This research may help inform other successional processes, and fungal harvesting of culturally important species.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».