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Enregistrement W4393850613 · doi:10.7554/elife.89392.2.sa1

eLife Assessment: Warming and altered precipitation independently and interactively suppress alpine soil microbial growth in a decadal-long experiment

2024· peer-review· en· W4393850613 sur OpenAlexaff
María Mercedes Zambrano

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensIogen Corporation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecipitationEnvironmental scienceClimatologyClimate changeGlobal warmingAtmospheric sciencesPhysical geographyEcologyGeographyMeteorologyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Warming and precipitation anomalies affect terrestrial carbon balance partly through altering microbial eco-physiological processes (e.g., growth and death) in soil. However, little is known about how such processes responds to simultaneous regime shifts in temperature and precipitation. We used the 18O-water quantitative stable isotope probing approach to estimate bacterial growth in alpine meadow soils of the Tibetan Plateau after a decade of warming and altered precipitation manipulation. Our results showed that the growth of major taxa was suppressed by the single and combined effects of temperature and precipitation, eliciting 40-90% of growth reduction of whole community. The antagonistic interactions of warming and altered precipitation on population growth were common (~70% taxa), represented by the weak antagonistic interactions of warming and drought, and the neutralizing effects of warming and wet. The members in Solirubrobacter and Pseudonocardia genera had high growth rates under changed climate regimes. These results are important to understand and predict the soil microbial dynamics in alpine meadow ecosystems suffering from multiple climate change factors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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