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Enregistrement W2519507161 · doi:10.1371/journal.pone.0162310

Disentangling the Effects of Precipitation Amount and Frequency on the Performance of 14 Grassland Species

2016· article· en· W2519507161 sur OpenAlexafffund
Teresa J. Didiano, Marc T. J. Johnson, Tim P. Duval

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto MississaugaUniversity of Toronto
Mots-clésPrecipitationGrasslandBiomass (ecology)Environmental scienceClimate changeAgronomyEcologyBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is causing shifts in the amount and frequency of precipitation in many regions, which is expected to have implications for plant performance. Most research has examined the impacts of the amount of precipitation on plants rather than the effects of both the amount and frequency of precipitation. To understand how climate-driven changes in precipitation can affect grassland plants, we asked: (i) How does the amount and frequency of precipitation affect plant performance? (ii) Do plant functional groups vary in their response to variable precipitation? To answer these questions we grew 14 monocot and eudicot grassland species and conducted a factorial manipulation of the amount (70 vs 90mm/month) and frequency (every 3, 15, or 30 days) of precipitation under rainout shelters. Our results show that both the amount and frequency of precipitation impact plant performance, with larger effects on eudicots than monocots. Above- and below-ground biomass were affected by the amount of precipitation and/or the interaction between the amount and frequency of precipitation. Above-ground biomass increased by 21-30% when the amount of precipitation was increased. When event frequency was decreased from 3 to 15 or 30 days, below-ground biomass generally decreased by 18-34% in the 70 mm treatment, but increased by 33-40% in the 90 mm treatment. Changes in stomatal conductance were largely driven by changes in event frequency. Our results show that it is important to consider changes in both the amount and frequency of precipitation when predicting how plant communities will respond to variable precipitation.

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)0,001
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: 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
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations51
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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