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Enregistrement W2791294459 · doi:10.1139/as-2017-0026

Changes in the understory plant community and ecosystem properties along a shrub density gradient

2018· article· en· W2791294459 sur OpenAlexaffvenueabout
Anna L. Crofts, Dennise O. Drury, Jennie R. McLaren

Notice bibliographique

RevueArctic Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShrubUnderstoryEnvironmental sciencePlant communityGraminoidTundraEcologyEcosystemSpecies richnessDominance (genetics)ForbVegetation (pathology)GrasslandCanopyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate warming is projected to alter the vegetation community composition of arctic and alpine ecosystems including an increase in the relative abundance and cover of deciduous shrubs. This change in plant functional group dominance will likely alter tundra ecosystem structure and function. We conducted an observational study to quantify how the understory vegetation community and ecosystem properties varied along a shrub density and altitudinal gradient in a tundra alpine ecosystem in south-west Yukon. Although there was weak association between shrub density and species richness of understory community, there were large differences in functional group abundance between the different shrub densities; forb cover increased at lower elevations with higher shrub density at the expense of cryptogam and dwarf shrub cover. Litter mass, light interception, and soil carbon:nitrogen ratios all increased with shrub density. Sites with shrubs had higher summer soil temperatures, lower summer soil moisture, and lower percent soil nitrogen than the shrub-free site, although there was no difference in available nutrients among sites. This study presents findings from a nonmanipulated, model system where shrubification has been documented and suggests that direct and indirect effects of increasing shrub dominance are likely to affect the surrounding vegetation and abiotic environment controls.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,133 · 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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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