MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2604440501 · doi:10.1111/gcb.13706

Asymmetric responses of primary productivity to precipitation extremes: A synthesis of grassland precipitation manipulation experiments

2017· article· en· W2604440501 sur OpenAlexaff
Kevin R. Wilcox, Zheng Shi, Laureano Gherardi, Nathan P. Lemoine, Sally E. Koerner, David L. Hoover, Edward W. Bork, Kerry Byrne, James F. Cahill, Scott L. Collins, Sarah Evans, Anna K. Gilgen, Petr Holub, Lifen Jiang, Alan K. Knapp, Daniel R. LeCain, Junyi Liang, Pablo García‐Palacios, Josep Peñuelas, William T. Pockman, Melinda D. Smith, Shannon R. White, Laura Yahdjian, Kai Zhu, Yiqi Luo

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensGovernment of AlbertaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesDivision of Emerging FrontiersDivision of Environmental BiologyCordisNational Institute of Food and Agriculture
Mots-clésGrasslandPrecipitationProductivityEnvironmental sciencePrimary productivityPrimary productionEcologyEcosystemMeteorologyGeographyEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climatic changes are altering Earth's hydrological cycle, resulting in altered precipitation amounts, increased interannual variability of precipitation, and more frequent extreme precipitation events. These trends will likely continue into the future, having substantial impacts on net primary productivity (NPP) and associated ecosystem services such as food production and carbon sequestration. Frequently, experimental manipulations of precipitation have linked altered precipitation regimes to changes in NPP. Yet, findings have been diverse and substantial uncertainty still surrounds generalities describing patterns of ecosystem sensitivity to altered precipitation. Additionally, we do not know whether previously observed correlations between NPP and precipitation remain accurate when precipitation changes become extreme. We synthesized results from 83 case studies of experimental precipitation manipulations in grasslands worldwide. We used meta-analytical techniques to search for generalities and asymmetries of aboveground NPP (ANPP) and belowground NPP (BNPP) responses to both the direction and magnitude of precipitation change. Sensitivity (i.e., productivity response standardized by the amount of precipitation change) of BNPP was similar under precipitation additions and reductions, but ANPP was more sensitive to precipitation additions than reductions; this was especially evident in drier ecosystems. Additionally, overall relationships between the magnitude of productivity responses and the magnitude of precipitation change were saturating in form. The saturating form of this relationship was likely driven by ANPP responses to very extreme precipitation increases, although there were limited studies imposing extreme precipitation change, and there was considerable variation among experiments. This highlights the importance of incorporating gradients of manipulations, ranging from extreme drought to extreme precipitation increases into future climate change experiments. Additionally, policy and land management decisions related to global change scenarios should consider how ANPP and BNPP responses may differ, and that ecosystem responses to extreme events might not be predicted from relationships found under moderate environmental changes.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations338
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGlobal Change BiologyMême sujetPlant Water Relations and Carbon DynamicsTravaux en français237 207