Effects of three global change drivers on terrestrial C:N:P stoichiometry: a global synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over the last few decades, there has been an increasing number of controlled‐manipulative experiments to investigate how plants and soils might respond to global change. These experiments typically examined the effects of each of three global change drivers [i.e., nitrogen (N) deposition, warming, and elevated CO 2 ] on primary productivity and on the biogeochemistry of carbon (C), N, and phosphorus (P) across different terrestrial ecosystems. Here, we capitalize on this large amount of information by performing a comprehensive meta‐analysis (>2000 case studies worldwide) to address how C:N:P stoichiometry of plants, soils, and soil microbial biomass might respond to individual vs. combined effects of the three global change drivers. Our results show that (i) individual effects of N addition and elevated CO 2 on C:N:P stoichiometry are stronger than warming, (ii) combined effects of pairs of global change drivers (e.g., N addition + elevated CO 2 , warming + elevated CO 2 ) on C:N:P stoichiometry were generally weaker than the individual effects of each of these drivers, (iii) additive interactions (i.e., when combined effects are equal to or not significantly different from the sum of individual effects) were more common than synergistic or antagonistic interactions, (iv) C:N:P stoichiometry of soil and soil microbial biomass shows high homeostasis under global change manipulations, and (v) C:N:P responses to global change are strongly affected by ecosystem type, local climate, and experimental conditions. Our study is one of the first to compare individual vs. combined effects of the three global change drivers on terrestrial C:N:P ratios using a large set of data. To further improve our understanding of how ecosystems might respond to future global change, long‐term ecosystem‐scale studies testing multifactor effects on plants and soils are urgently required across different world regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».