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Enregistrement W4404230834 · doi:10.1101/2024.11.10.622867

Soil communities following clearcut and salvage harvest have different early successional dynamics compared with post-wildfire patterns

2024· preprint· en· W4404230834 sur OpenAlexaff
Teresita M. Porter, Dave Morris, Emily Smenderovac, Erik J. S. Emilson, Lisa Venier

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryUniversity of GuelphNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClearcuttingDynamics (music)Salvage loggingEcological successionEnvironmental scienceEcologyGeographyForestryPsychologyBiologyEcosystemForest ecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding the impacts of harvest and subsequent silviculture practices at stand scales on the below-ground biota, and their associated nutrient cycling processes, is needed to more fully evaluate the sustainable management of boreal forest systems. While stand replacing wildfire is the primary natural disturbance mechanism in jack pine-dominated boreal forest systems; clearcut harvest also results in stand renewal so is sometimes used in silvicultural systems to emulate natural disturbance and renewal processes. In this study, we simultaneously assessed the successional trajectories of three major taxa of the below ground soil community, bacteria, fungi, and arthropods using DNA metabarcoding. The objectives of this study were to use a chronosequence framework to: 1) assess whether the soil communities following clearcut harvest and wildfire converge along a successional gradient, 2) assess when the soil community recovers following clearcut harvest to the pre-disturbance, mature, wildfire reference condition, and 3) assess the effects of cumulative disturbance on soil community succession (i.e., wildfire followed by salvage harvesting of fire-killed trees). We found that richness (alpha diversity) did not illustrate any clear patterns of convergence and could, therefore, underestimate recovery times, especially for soil arthropods. Comparisons of the underlying community composition (beta diversity) proved to be more informative. In this case, we found that different soil taxa following clearcut harvest recovered on different timelines compared with succession following stand-replacing wildfire. In general, bacteria appear to be the first to converge to post-wildfire conditions followed by arthropods, however, fungi did not converge within the time frame of the chronosequence. This suggests that more extended periods are required to achieve complete recovery of the soil fungal community to the pre-disturbance condition. The cumulative disturbance associated with salvage harvest appeared to have a greater (compounded) effect on soil communities when compared with wildfire or clearcut harvest. This work showcases the performance of a scalable method for monitoring a diverse arrange of soil biota using DNA metabarcoding. In future work, tracking fungal and arthropod soil communities may provide more insights into the longer-term effects of current forest management practices and provide guidance when comparing alternative approaches. Open Research Statement Sequences have been deposited to the NCBI SRA under the GRDI-Ecobiomics project accession PRJNA565010 for the BioSample accessions SAMN26926703 - SAMN26926795 used in this study. The MetaWorks v1.9.3 multi-marker metabarcode bioinformatic pipeline is available from https://github.com/terrimporter/MetaWorks . The ITS classifier based on the ITS UNITE+INSD full dataset v8.2 and trained to work with the RDP Classifier ( https://github.com/terrimporter/UNITE_ITSClassifier ). The COI classifier v4 is available from https://github.com/terrimporter/CO1Classifier . The code used to produce figures, including infile and metadata files, will be available on https://github.com/terrimporter/Chronosequence_HarvestType .

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
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