Non-native earthworms preferentially promote bacterial rather than fungal denitrification in northern temperate deciduous forests
Notice bibliographique
Résumé
We undertook a study to determine if non-native earthworm populations occurring in sugar maple (Acer saccharum Marsh.) forests of eastern Canada could potentially alter denitrification rates driven by bacteria and fungi. We measured earthworm abundances and collected surface mineral soil samples from 38 sugar maple forests, 14 that were colonized by earthworms (EW+) and 24 that were earthworm-free (EW-). In each soil sample, we measured (1) fungal, bacterial and total microbial biomass, (2) fungal, bacterial and total potential denitrification, (3) the abundances of bacterial and fungal denitrifying genes, and (4) soil physicochemical properties known to influence denitrification rates. Earthworms decreased forest floor depth and soil C:N ratio, but increased mineral soil pH, total N, bacterial and fungal biomass, and nitrification rates. Earthworms increased bacterial-driven denitrification more so than fungal-driven denitrification. Accordingly, specific denitrification rates (i.e., denitrification-to-biomass ratio) increased for bacteria and decreased for fungi with the presence of earthworms. The relative abundances of bacterial denitrifying genes (nirK, nirS and nosZ) increased with the presence of earthworms, whereas the fungal denitrifying gene (P450nor) was not affected. Taken collectively, our results suggest that earthworms increase N2O emissions in sugar maple forest soils mainly by promoting the bacterial denitrification pathway. This increase is due to physicochemical changes in the soil environment promoting bacterial activity and to changes in the functional diversity of bacterial communities.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».