The effect of successive summer drought periods on bacterial diversity along a plant species richness gradient
Notice bibliographique
Résumé
Drought is a major stressor to soil microbial communities, and the intensification of climate change is predicted to increase hydric stress worldwide in the coming decades. As a possible mitigating factor for the consequences of prolonged drought periods, above and belowground biodiversity can increase ecosystem resistance and resilience by improving metabolic redundancy and complementarity as biodiversity increases. Here, we investigated the interaction effect between plant richness and successive, simulated summer drought on soil microbial communities during a period of 9 years.To do that, we made use of a well-established biodiversity experiment (The Jena Experiment) to investigate the response of microbial richness and community composition to successive drought periods alongside a plant richness gradient, which covers 1-, 2-, 4-, 8-, 16-, and 60-species plant communities. Plots were covered from natural precipitation by installing rain shelters 6 weeks every summer. Bulk soil samples were collected 1 year after the last summer drought was simulated. Our data indicate that bacterial richness increased after successive exposure to drought, with the increase being stable along the plant richness gradient. We identified a significant effect of plant species richness on the soil microbial community composition and determined the taxa significantly impacted by drought at each plant richness level. Our data successfully demonstrates that summer drought might have a legacy effect on soil bacterial communities.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».