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Enregistrement W2117452280 · doi:10.1111/1365-2664.12526

REVIEW: Plant functional traits in agroecosystems: a blueprint for research

2015· article· en· W2117452280 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Ecology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésAgroecosystemTraitAgricultureEcologyAgroforestryFunctional ecologyBiologyEnvironmental resource managementEcosystemComputer scienceEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Functional trait‐based ecological research has been instrumental in advancing our understanding of natural plant community dynamics. However, to date, principles of functional trait ecology have not been widely applied to agricultural research and management. Here, we discuss why and how a functional trait approach – distinct from a traditional agronomic trait approach that focuses strictly on crop yield components – can provide a valuable framework for agricultural research. We illustrate these points with an emphasis on commodity crops. The literature suggests a key role for functional trait‐based research in understanding the causes and consequences of changes in agroecosystem structure and function. This includes novel approaches to understanding crop breeding and productivity, agroecosystem dynamics and non‐crop biodiversity maintenance, the contributions of agroecosystems to global net primary productivity and other biogeochemical cycles, and agricultural vulnerability to climate change. We propose that a key step in advancing trait‐based agricultural research is the consolidation of functional trait data for the world's most common crop and fodder species, the main commodities on ∼1·2 billion ha of land. Using Coffea arabica as an example, we show there is strong potential to populate a comprehensive data base of crop functional trait data. Fo r C. arabica , there exist hundreds of observations for ecologically important ‘leaf economics’ and ‘root economics’ traits, either in smaller data bases or peer‐reviewed studies, but these have not been consolidated. A similar opportunity for functional trait data consolidation exists for many of the world's most common crops. Synthesis and applications . A unified functional trait data base for just 65 of the world's most common agricultural crops can be used to provide baseline evaluations of the functional diversity across croplands covering ∼8·1% of the Earth's land surface. This functional trait data, and other trait‐based research, could further be used to evaluate how changes in interspecific and intraspecific crop diversity are mechanistically linked with alterations in agroecosystem function. Ultimately, trait‐based research that examines the causes and consequences of agricultural homogenization may contribute to more ecologically informed management of agricultural diversity, from genetic through to global scales.

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.

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)0,004
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,163 · 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