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Enregistrement W1858202623 · doi:10.1111/geb.12382

Human impacts and aridity differentially alter soil<scp>N</scp>availability in drylands worldwide

2015· article· en· W1858202623 sur OpenAlexaff
Manuel Delgado‐Baquerizo, Fernando T. Maestre, Antonio Gallardo, David J. Eldridge, Santiago Soliveres, Matthew A. Bowker, Ana Prado‐Comesaña, Juan Gaitán, José L. Quero, Victoria Ochoa, Beatriz Gozalo, Miguel García‐Gómez, Pablo García‐Palacios, Miguel Berdugo, Enrique Valencia, Cristina Escolar, Tulio Arredondo, Claudia Barraza‐Zepeda, Bertrand Boeken, Donaldo Bran, Omar Cabrera, José A. Carreira, Mohamed Chaïeb, Abel Augusto Conceição, Mchich Derak, Ricardo Daniel Ernst, Carlos Iván Espinosa, Adriana Florentino, Gabriel Gatica, Wahida Ghiloufi, Susana Gómez‐González, Julio R. Gutiérrez, Rosa Mary Hernández, Elisabeth Huber‐Sannwald, Mohammad Jankju, Rebecca L. Mau, Maria N. Miriti, Jorge Monerris, E. Morici, Muchane Muchai, Kamal Naseri, Eduardo Pucheta, Elizabeth Ramírez, David A. Ramírez, Roberto L. Romão, Matthew Tighe, Duilio Torres, Cristian Torres‐Díaz, James Val, José P. Veiga, Deli Wang, Xia Yuan, Eli Zaady

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Biogeography · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilCYTED Ciencia y Tecnología para el DesarrolloWorld Bank Group
Mots-clésAridEcosystemEnvironmental scienceEcologyBiomeAbiotic componentGlobal changeNitrogen cycleTerrestrial ecosystemSoil textureClimate changeGeographySoil waterBiologyNitrogen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aims Climate and human impacts are changing the nitrogen ( N ) inputs and losses in terrestrial ecosystems. However, it is largely unknown how these two major drivers of global change will simultaneously influence the N cycle in drylands, the largest terrestrial biome on the planet. We conducted a global observational study to evaluate how aridity and human impacts, together with biotic and abiotic factors, affect key soil variables of the N cycle. Location Two hundred and twenty‐four dryland sites from all continents except A ntarctica widely differing in their environmental conditions and human influence. Methods Using a standardized field survey, we measured aridity, human impacts (i.e. proxies of land uses and air pollution), key biophysical variables (i.e. soil pH and texture and total plant cover) and six important variables related to N cycling in soils: total N , organic N , ammonium, nitrate, dissolved organic:inorganic N and N mineralization rates. We used structural equation modelling to assess the direct and indirect effects of aridity, human impacts and key biophysical variables on the N cycle. Results Human impacts increased the concentration of total N , while aridity reduced it. The effects of aridity and human impacts on the N cycle were spatially disconnected, which may favour scarcity of N in the most arid areas and promote its accumulation in the least arid areas. Main conclusions We found that increasing aridity and anthropogenic pressure are spatially disconnected in drylands. This implies that while places with low aridity and high human impact accumulate N , most arid sites with the lowest human impacts lose N . Our analyses also provide evidence that both increasing aridity and human impacts may enhance the relative dominance of inorganic N in dryland soils, having a negative impact on key functions and services provided by these ecosystems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, 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

Citations46
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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