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Enregistrement W2788377312 · doi:10.1111/ele.12944

Plant controls on Late Quaternary whole ecosystem structure and function

2018· article· en· W2788377312 sur OpenAlexfundno aff
Elizabeth S. Jeffers, Nicki J. Whitehouse, Adrian M. Lister, Gill Plunkett, Phil Barratt, Emma Smyth, P.R. Lamb, Michael Dee, Stephen J. Brooks, Katherine J. Willis, Cynthia A. Froyd, Jenny E. Watson, Michael B. Bonsall

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityNatural Environment Research CouncilQueen's University BelfastSight Research UK
Mots-clésEcosystemHerbivoreEcologyAbiotic componentPlant communityTerrestrial ecosystemBiomass (ecology)ShrubBiologyNutrient cycleTerrestrial plantEnvironmental scienceEcological succession

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plants and animals influence biomass production and nutrient cycling in terrestrial ecosystems; however, their relative importance remains unclear. We assessed the extent to which mega-herbivore species controlled plant community composition and nutrient cycling, relative to other factors during and after the Late Quaternary extinction event in Britain and Ireland, when two-thirds of the region's mega-herbivore species went extinct. Warmer temperatures, plant-soil and plant-plant interactions, and reduced burning contributed to the expansion of woody plants and declining nitrogen availability in our five study ecosystems. Shrub biomass was consistently one of the strongest predictors of ecosystem change, equalling or exceeding the effects of other biotic and abiotic factors. In contrast, there was relatively little evidence for mega-herbivore control on plant community composition and nitrogen availability. The ability of plants to determine the fate of terrestrial ecosystems during periods of global environmental change may therefore be greater than previously thought.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0020,001

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 Opus0,009
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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