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Enregistrement W2036364000 · doi:10.1098/rsbl.2011.0956

Climate change experiments in temperate grasslands: synthesis and future directions

2011· article· en· W2036364000 sur OpenAlexaff
Shannon R. White, Cameron N. Carlyle, Lauchlan H. Fraser, James F. Cahill

Notice bibliographique

RevueBiology Letters · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensThompson Rivers UniversityUniversity of British ColumbiaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTemperate climateClimate changeGrasslandGlobal changeEcologyPrecipitationGrazingBiologyGlobal warmingEnvironmental scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The immediate need to understand the complex responses of grasslands to climate change, to ensure food supplies and to mitigate future climate change through carbon sequestration, necessitate a global, synthesized approach. Numerous manipulative experiments have altered temperature or precipitation, often in conjunction with other interacting factors such as grazing, to understand potential effects of climate change on the ecological integrity of temperate grasslands and understand the mechanisms of change. Although the different ways in which temperature and precipitation may change to effect grasslands were well represented, variability in methodology limited generalizations. Results from these experiments were also largely mixed and complex; thus, a broad understanding of temperate grassland responses to these factors remains elusive. A collaboration based on a set of globally dispersed, inexpensive experiments with consistent methodology would provide the data needed to better understand responses of temperate grassland to climate change.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,241

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations44
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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