Effects of soil warming and thermokarst on soil microbial communities in the High Canadian Arctic, 2005-2021.
Notice bibliographique
Résumé
Soil microbes are not only key drivers for nutrient and energy cycles, but they are also fast responders to changes in their environment- and as such act as bioindicators of climate change. The temperatures in the Arctic are warming two times faster than at lower latitudes and lead to warming of permafrost soils, an increase of the active layer and eventually to thermokarst, the thawing of permafrost. Thawing permafrost affects the hydrological systems and increases the potential of old carbon becoming available for decomposition. The fate of carbon stores will rest largely on the response of plant and microbial communities to the changed conditions. Especially the ice rich permafrost soils in the High Arctic are highly sensitive to increasing air temperatures, because the permafrost occurs close to the surface and the soils lack the insulation provided by a thick vegetation cover and organic soil horizons as found in the Low Arctic (Farquharson et al. 2019). This study examines the effects of soil warming and thermokarst on fungal and bacterial communities of active layer soils in the three most northern bioclimatic subzones (A, B, C) of the Arctic that occurred over 10 years (2005-2016). We used Illumina sequencing to analyze the fungal and bacterial communities and obtained environmental data to investigate the effect of warming and thermokarst on fungal and bacterial communities in the High Arctic. Here we present the assembled fungal, bacterial and environmental data sets.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».