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Enregistrement W1859718283 · doi:10.1111/gcb.13079

Does climate directly influence <scp>NPP</scp> globally?

2015· article· en· W1859718283 sur OpenAlexaff
Chengjin Chu, Megan K. Bartlett, Youshi Wang, Fangliang He, Jacob Weiner, Jérôme Chave, Lawren Sack

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesUniversiteit GentProgram for New Century Excellent Talents in UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaAgence Nationale de la RechercheNational Science Foundation
Mots-clésPrimary productionEnvironmental scienceClimate changePrecipitationBiomass (ecology)EcosystemAtmospheric sciencesClimatologyEcologyMeteorologyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need for rigorous analyses of climate impacts has never been more crucial. Current textbooks state that climate directly influences ecosystem annual net primary productivity (NPP), emphasizing the urgent need to monitor the impacts of climate change. A recent paper challenged this consensus, arguing, based on an analysis of NPP for 1247 woody plant communities across global climate gradients, that temperature and precipitation have negligible direct effects on NPP and only perhaps have indirect effects by constraining total stand biomass (Mtot ) and stand age (a). The authors of that study concluded that the length of the growing season (lgs ) might have a minor influence on NPP, an effect they considered not to be directly related to climate. In this article, we describe flaws that affected that study's conclusions and present novel analyses to disentangle the effects of stand variables and climate in determining NPP. We re-analyzed the same database to partition the direct and indirect effects of climate on NPP, using three approaches: maximum-likelihood model selection, independent-effects analysis, and structural equation modeling. These new analyses showed that about half of the global variation in NPP could be explained by Mtot combined with climate variables and supported strong and direct influences of climate independently of Mtot , both for NPP and for net biomass change averaged across the known lifetime of the stands (ABC = average biomass change). We show that lgs is an important climate variable, intrinsically correlated with, and contributing to mean annual temperature and precipitation (Tann and Pann ), all important climatic drivers of NPP. Our analyses provide guidance for statistical and mechanistic analyses of climate drivers of ecosystem processes for predictive modeling and provide novel evidence supporting the strong, direct role of climate in determining vegetation productivity at the global scale.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil0,997

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,004

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,238 · 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.

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

Citations125
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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