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Enregistrement W6923590241 · doi:10.14288/1.0092163

Effects of wildfire and harvest disturbances on forest soil bacterial communities

2009· article· en· W6923590241 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Collections · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBorealBiomass (ecology)Disturbance (geology)Microbial population biologyTaigaOrdinationPrescribed burn

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little attention has been paid to the effects of wildfires on soil bacterial communities. The opposite is true for the effects of harvest treatments on soil bacterial communities. This scarcity of microbiological research post wildfire may be because of the unpredictability of such events or because of a focus on other fire-induced changes such as soil chemistry. In this study, Boreal forest soil bacterial communities were assessed post disturbance in four treatments: control, harvest, burn and burn-salvage. The burn treatments were areas affected by the wildfire near Chisholm, Alberta in May, 2001. Changes in these microbial communities occurred as a consequence of the wildfire or harvest treatment disturbance, with greater effects in the burn treatments. Significant decreases in microbial biomass carbon (C[sub mic]) were seen as a result of the burn or harvest treatments. Microbial biomass nitrogen (N[sub mic]) decreased in the harvest treatment, but increased in the burn treatments, probably because of microbial assimilation of the increased amounts of available NH₄⁺ and NO₃⁻ due to burning. The C[sub mic]:N[sub mic] decreased in the harvest, burn and burn-salvage treatments, indicating a probable decrease in fungal biomass. Nonparametric ordination of molecular fingerprint data (ribosomal intergenic spacer analysis and rRNA gene denaturing-gradient gel electrophoresis) of 119 samples indicated clear distinctions between community composition in the burned and unburned treatments. Differences between control versus harvest and between burn versus burn-salvage treatments were less obvious, but multi-response permutation procedures demonstrated statistically significant separations between the two. Sequencing of bands from fingerprints uncovered interesting patterns of bacterial divisions specific to treatment type, y- and α-Proteobacteria were highly characteristic of the unburned treatments, while β-Proteobacteria and members of Bacillus were highly characteristic of the burned treatments. Biomass determinations confirmed general trends observed in past literature, while relatively new molecular methods unveiled new and interesting effects to bacterial communities in Boreal forest soils impacted by human and natural disturbances.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,202 · 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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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