Use of a logging road in a Costa Rican forest changes the composition and stability of soil microbial decomposer communities, and the conversion of organic carbon into biomass
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The effects of a tropical forest logging road on soil C and N, and the compositions of Actinobacteria, Acidobacteria, and wood rot/lignin-degrading fungal (WRT/LD) decomposer communities were evaluated. METHODS AND RESULTS: Soils from a healthy Costa Rican old growth forest before Hurricane Otto and from an adjacent, recently formed logging road built after Hurricane Otto were collected over 4 years and assessed for C and N metrics, and characteristics of the three decomposer communities determined by Illumina amplicon sequencing methods. The Logging Road negatively impacted the soil total organic C, respiration, biomass C, qCO2, and total N, while the Actinobacterial and Acidobacterial communities changed from stable compositions of copiotrophic taxa in the rich forest soil to stable compositions of oligotrophic taxa in the poor logging road soil, and the WRT/LD community changed from stable compositions of copiotrophic taxa in the forest soils to an unstable community of oligotrophic taxa with almost no overlap in genera between logging road soils. CONCLUSIONS: The logging road negatively influenced 3 decomposer communities and associated C and N metrics, with the two bacterial communities taxonomically stabilizing, but the fungal community taxonomically diverging into an unstable composition over time. Monitoring efforts are on-going to provide local forest land managers with potential indicators of soil ecosystem damage and recovery.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».