MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2138326949 · doi:10.1111/1365-2435.12136

Partitioning net interactions among plants along altitudinal gradients to study community responses to climate change

2013· article· en· W2138326949 sur OpenAlexaff
Richard Michalet, Christian Schöb, Christopher J. Lortie, Rob W. Brooker, Ragan M. Callaway

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungAgence Nationale de la RechercheNational Science Foundation
Mots-clésFacilitationTemperate climateClimate changeAltitude (triangle)EcologyTraitBiologyCompetition (biology)Mediterranean climateGlobal changeAridEnvironmental changeEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Altitudinal gradients provide a useful space‐for‐time substitution to examine the capacity for plant competition and facilitation to mediate responses to climate change. Decomposing net interactions into their facilitative and competitive components, and quantifying the performance of plants with and without neighbours along altitudinal gradients, may prove particularly informative in understanding the mechanisms behind plant responses to environmental change. To decouple the inherent responses of species to climate from the responses of plant–plant interactions to climate, we conducted a meta‐analysis. Using data from 16 alpine experiments, we tested if changes in net interactions along altitudinal gradients were due to a change in the performance of target species without neighbours (i.e. environmental severity effects only) or with neighbours (neighbour trait mediated effects). There was a global shift from competition to facilitation with increasing altitude driven by both environmental severity and neighbour trait effects. However, this global pattern was strongly influenced by the high number of studies in mesic climates and driven by competition at low altitude in temperate climates (neighbour trait effect), and facilitation at high altitude in arctic and temperate climates (environmental severity effect). In Mediterranean systems, there was no significant effect of competition, and facilitation increased with decreasing altitude. Changes in facilitation with altitude could not unambiguously be attributed to either neighbour trait effects or environmental severity effects, probably because of the opposing stress gradients of cold and aridity in dry environments. Partitioning net interactions along altitudinal gradients led to the prediction that climate change should decrease the importance of facilitation in mesic alpine communities, which might in turn exacerbate the negative effects of climate change in these regions. In xeric climates, the importance of facilitation by drought‐tolerant species should increase at low altitudes which should mitigate the negative effect of climate change. However, the importance of facilitation by cold‐tolerant species at high altitudes may decrease and exacerbate the effects of 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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,286
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 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

Citations151
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFunctional EcologyMême sujetEcology and Vegetation Dynamics StudiesTravaux en français237 207