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Enregistrement W2153910121 · doi:10.3899/jrheum.080521

Hepatotoxicity Associated with Etanercept in Psoriatic Arthritis

2008· letter· en· W2153910121 sur OpenAlexfundvenueno aff
Alison M Leak, BLANCA RINCON-AZNAR

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2008
Typeletter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAssistance publique-Hôpitaux de ParisUniversity of Toronto
Mots-clésPhenologyClimate changeSnowmeltGrowing seasonEcologyBiologyPopulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Climate change has induced pronounced shifts in the reproductive phenology of plants, with the timing of first flowering advancing in most species. Indeed, population persistence may be threatened by the inability to track climate change phenologically. Nevertheless, substantial variation exists in biological responses to climate change across taxa. Here, we explore the consequences of climate change for flowering phenology by integrating data from a long-term observational study and a manipulative experiment under contemporary conditions. Dissecting the environmental factors that influence phenological change will illuminate why interspecific variation exists in responses to climate change. We examine a 43-year record of first flowering for six species in subalpine meadows of Colorado in conjunction with a 3-year snow manipulation experiment on the perennial mustard Boechera stricta from the same site. We analyze shifts in the onset of flowering in relation to environmental drivers known to influence phenology: the timing of snowmelt, the accumulation of growing degree days, and photoperiod. At our study site, climate change is reducing snowpack and advancing the timing of spring snowmelt. We found that variation in phenological responses to climate change depended on the sequence in which species flowered, with early-flowering species flowering faster, at a lower heat sum, and under increasingly disparate photoperiods in comparison to species that flower later in the season. Furthermore, climate change is outpacing phenological change for all species. Early snow removal treatments confirm that the timing of snowmelt governs observed trends in flowering phenology of B. stricta and that climate change can reduce the probability of flowering, thereby depressing fitness. Shorter-term studies would not have captured the trends that we document in our observational and experimental datasets. Accurate predictions of the biological responses to climate change require a thorough understanding of the specific environmental factors driving shifts in phenology.

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: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations32
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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