Conifer epiphytic phyllosphere bacterial communities respond more strongly to rain exclusion and host species identity than to soil water content
Notice bibliographique
Résumé
With global warming, the frequency and intensity of drought episodes are projected to increase worldwide, especially in the boreal forest. This represents a serious threat to the boreal forest ecosystem’s productivity and environmental services. It is thus crucial to better understand how drought or water limitation could affect boreal forest ecosystems functioning, and to be prepared to overcome damage caused by drought events. Studies suggest that microbes may mitigate the negative effects of drought or water shortage on plants. However, most of these studies focused on soil microbes and on agricultural ecosystems. Here, we used a rainout shelters and soil irrigation experimental design to study the response to rain exclusion and soil water content of epiphytic phyllosphere bacterial communities associated with four boreal conifer tree species. Our results showed only a weak response of phyllosphere bacterial communities to variation in soil water content. On the other hand, host tree species identity and rain exclusion were the main drivers of epiphytic phyllosphere bacterial communities’ structure and diversity. This suggests that fewer rain events, in the context of climate change, would impact boreal trees phyllosphere microbiome composition. • Rain exclusion has a strong influence on tree phyllosphere bacterial communities. • Tree host species identity is a driver of phyllosphere bacterial communities. • Soil water content has weak effects on tree phyllosphere bacterial communities. • Rainout shelters can contribute to alter phyllosphere bacterial communities. • Lower frequency of rain events can modify tree phyllosphere 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».