Burn-induced decreases in soil microbial carbon use efficiency vary across soil types and substrates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wildfires cause immediate changes in above and belowground carbon (C) stocks in boreal forest ecosystems with long-term repercussions for C cycling. Understanding the role of soil microbes in mediating post-fire C cycling and recovery is an important step to predicting how these ecosystems will respond to novel wildfire regimes caused by climate change. Wildfires can cause large shifts in soil bacterial and fungal community composition that can persist for years post-fire. Less is known about the effects of fire on soil microbial community function, such as C use efficiency (CUE). In this study, we measured the effects of burning on substrate-specific CUE using a laboratory incubation of boreal forest soils. We amended burned and unburned soils with either 13 C-labelled ground pine roots or glucose and measured the amount of added substrate C that was incorporated into microbial biomass C versus respired as CO 2 in order to calculate CUE. Burning caused a decrease in the amount of soil microbial biomass and respiration derived from soil organic C. Glucose-specific CUE declined with burning, driven by a decrease in glucose-derived microbial biomass. This decrease in glucose-specific CUE following burning correlated with an increase in weighted mean predicted 16S rRNA gene copy number, raising the possibility of using copy number as a proxy for post-fire CUE in boreal forest soils. Overall, pine-specific CUE was lower than glucose-specific CUE, likely reflecting the difference in chemical complexity between the two substrates; burning had a much smaller effect on pine-specific CUE, highlighting the variability of CUE between substrates in burned soils.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».