Wind Is a Primary Driver of Fungal Dispersal Across a Mainland‐Island System
Notice bibliographique
Résumé
Dispersal is one of the main processes shaping ecological communities. Yet, for species-rich communities in natural systems, the role of dispersal in community assembly remains relatively less studied compared to other processes. This is the case for fungal communities, for which predictable knowledge about where and how the dispersal propagules move across space is largely lacking. We sampled fungal communities at their dispersal stage in a lake mainland-island system in Finland, using a regular grid of 18 × 18 km, including sites on the mainland, islands and over the water. Fungal communities were screened by applying DNA barcoding to air samples. To assess the factors determining fungal dispersal, we modelled aerial fungal communities with a joint species distribution model, including spore traits, weather-related predictors, and spatial predictors. We found that the probability of occurrence of most species (and consequently species richness measured as the number of OTUs per sample) was lower in low-connectivity sites (water and isolated islands) compared to high-connectivity sites (mainland). There was a strong phylogenetic signal in how the fungal species responded to connectivity, indicating that some taxonomic groups are more dispersal limited than others, although such responses were not structured by their trophic guilds. Furthermore, wind speed influenced how species with different spore sizes responded to connectivity: in low-connectivity sites, species with large sexual spores were detected especially when wind was high, whereas, in high-connectivity sites, they were detected especially when wind was low. This study demonstrates that air fungal dispersal might be more predictable than previously considered and contributes to the mechanistic understanding of fungal air dispersal.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».