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Enregistrement W2083719680 · doi:10.1111/jbi.12377

Climate and soil attributes determine plant species turnover in global drylands

2014· article· en· W2083719680 sur OpenAlexaff
Werner Ulrich, Santiago Soliveres, Fernando T. Maestre, Nicholas J. Gotelli, José L. Quero, Manuel Delgado‐Baquerizo, Matthew A. Bowker, David J. Eldridge, Victoria Ochoa, Beatriz Gozalo, Enrique Valencia, Miguel Berdugo, Cristina Escolar, Miguel García‐Gómez, Adrián Escudero, Anıbal Prina, Graciela Alfonso, Tulio Arredondo, Donaldo Bran, Omar Cabrera, Mohamed Chaïeb, Jorge Contreras, Mchich Derak, Carlos Iván Espinosa, Adriana Florentino, Juan Gaitán, Victoria García Muro, Wahida Ghiloufi, Susana Gómez‐González, Julio R. Gutiérrez, Rosa Mary Hernández, Elisabeth Huber‐Sannwald, Mohammad Jankju, Rebecca L. Mau, Frederic Mendes Hughes, Maria N. Miriti, Jorge Monerris, Muchane Muchai, Kamal Naseri, Eduardo Pucheta, David A. Ramírez, Eran Raveh, Roberto L. Romão, Cristian Torres‐Díaz, James Val, José P. Veiga, Deli Wang, Xia Yuan, Eli Zaady

Notice bibliographique

RevueJournal of Biogeography · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeta diversityAbundance (ecology)Alpha diversityEcologySoil fertilityEnvironmental scienceBiodiversitySpecies diversityMultivariate statisticsGeographyBiologySoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Geographical, climatic and soil factors are major drivers of plant beta diversity, but their importance for dryland plant communities is poorly known. The aim of this study was to: (1) characterize patterns of beta diversity in global drylands; (2) detect common environmental drivers of beta diversity; and (3) test for thresholds in environmental conditions driving potential shifts in plant species composition. Location Global. Methods Beta diversity was quantified in 224 dryland plant communities from 22 geographical regions on all continents except Antarctica using four complementary measures: the percentage of singletons (species occurring at only one site); Whittaker's beta diversity, β(W); a directional beta diversity metric based on the correlation in species occurrences among spatially contiguous sites, β(R2); and a multivariate abundance‐based metric, β(MV). We used linear modelling to quantify the relationships between these metrics of beta diversity and geographical, climatic and soil variables. Results Soil fertility and variability in temperature and rainfall, and to a lesser extent latitude, were the most important environmental predictors of beta diversity. Metrics related to species identity [percentage of singletons and β(W)] were most sensitive to soil fertility, whereas those metrics related to environmental gradients and abundance [(β(R2) and β(MV)] were more associated with climate variability. Interactions among soil variables, climatic factors and plant cover were not important determinants of beta diversity. Sites receiving less than 178 mm of annual rainfall differed sharply in species composition from more mesic sites (> 200 mm). Main conclusions Soil fertility and variability in temperature and rainfall are the most important environmental predictors of variation in plant beta diversity in global drylands. Our results suggest that those sites annually receiving c. 178 mm of rainfall will be especially sensitive to future climate changes. These findings may help to define appropriate conservation strategies for mitigating effects of climate change on dryland vegetation.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 GPT0,205
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations113
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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