Natural deadwood hosts more diverse pioneering wood‐inhabiting fungal communities than restored deadwood
Notice bibliographique
Résumé
Deadwood can be recreated as a forest restoration measure to increase the amount of deadwood and assist deadwood‐dependent biodiversity. While deadwood restoration is known to have an overall positive effect on associated species in the long term, it remains poorly understood how and when wood‐inhabiting organisms colonize different kinds of deadwood, which is essential for developing efficient restoration frameworks. In this study, we use DNA metabarcoding to compare wood‐inhabiting fungal communities between fresh naturally fallen spruce logs and spruce logs felled for restoration. The results show that although pioneering fungal community composition greatly differs between natural and felled logs, with natural logs hosting more species‐rich and heterogeneous communities, felled logs still hold a relatively high fungal diversity. Responses to log type carried a strong phylogenetic signal, and orders Polyporales and Hymenochaetales including most species of conservation concern were more likely to occur in natural than in felled logs. Furthermore, we found that log type was more important for rarely recorded than commonly recorded taxa, suggesting that rare species might be more specialized in their habitat requirements than the common ones. Overall, while restored deadwood can hold a high fungal diversity, the results underline that freshly felled logs do not mimic fresh natural logs. Deadwood restoration should focus not only on increasing the quantity of deadwood but also on the quality of thereof, and most importantly, retaining the existing natural deadwood rather than artificially downing trees.
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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 | 0,001 | 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 ».