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Enregistrement W2149006211 · doi:10.1139/b06-079

Hailstorm damage promotes aspen invasion into grassland

2006· article· en· W2149006211 sur OpenAlexafffundvenue
Duane A. Peltzer, Scott D. Wilson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGrasslandDominance (genetics)Disturbance (geology)EcologyEcotoneWoody plantHerbaceous plantVegetation (pathology)StormBiomass (ecology)Environmental scienceClimate changeGeographyAgroforestryBiologyShrub

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global warming is widely thought to promote the dominance of grasslands over woody vegetation, and shift the location of ecotones. In contrast, forest vegetation along the northern edge of the North American Great Plains has migrated southward over the past century into areas dominated by native grassland. Because climate change is also predicted to increase storm frequency and intensity, we quantified the impacts of an intense hailstorm on woody and herbaceous species in native grassland in the northern Great Plains of North America. The hailstorm disturbance killed or damaged mature stems of the dominant tree, aspen ( Populus tremuloides Michx.), but damaged aspen stands subsequently invaded ca. 10 m into neighbouring grassland. Damaged aspen stands also produced up to 20-fold more new stems having 67-fold higher total biomass compared with relatively undisturbed stands. Grasses and lichens suffered much higher rates of biomass removal (60%–76%) than did shrubs (6%–8%) immediately following the storm. The disturbance-mediated recruitment of clonal woody plants, and the unexpected sensitivity of grasses and lichens to this disturbance, may contribute to the counterintuitive expansion of trees into grasslands under a regime of increased storm frequency that is not predicted by simple ecosystem responses to warming.

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)0,000
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 GPT0,192
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations14
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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