eLife assessment: Warming and altered precipitation independently and interactively suppress alpine soil microbial growth in a decadal-long experiment
Notice bibliographique
Résumé
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 18 O-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. eLife assessmentThis important study addresses the long-term effect of warming and precipitation on microbial growth, as a proxy for understanding the impact of global warming.The evidence that warming and altered precipitation exhibit antagonistic effects on bacterial growth is compelling and advances our understanding of microbial dynamics affected by environmental factors.This study will interest microbial ecologists, microbiologists, and scientists generally concerned with climate change.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».