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Enregistrement W2885463866 · doi:10.1080/15230430.2018.1494941

Warming and shrub encroachment decrease decomposition in arid alpine and subalpine ecosystems

2018· article· en· W2885463866 sur OpenAlexaff
Laurel M. Brigham, Ellen Esch, Christopher W. Kopp, Elsa E. Cleland

Notice bibliographique

RevueArctic Antarctic and Alpine Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésShrubEnvironmental scienceEcosystemPerennial plantEcologyLitterClimate changeNutrient cycleGlobal warmingPlant communityAridAgronomyEcological successionBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is shifting species distributions and altering plant community composition worldwide. For instance, with rising temperatures shrubs are encroaching into alpine ecosystems, resulting in important implications for ecosystem functioning. In particular, woody-plant encroachment could slow decomposition in systems traditionally dominated by herbaceous species. To evaluate how litter decomposition responded jointly to warming and shrub presence, we conducted a passive warming chamber experiment in subalpine and alpine plant communities in the White Mountains of California. Passive warming chambers were placed over plots with and without the range-expanding sagebrush Artemisia rothrockii at two elevations. Litter from A. rothrockii and the common perennial herb Trifolium andersonii decomposed for two years under the experimental treatments. Nitrate availability was measured with ion-exchange resins during the same time period. Warming decreased decomposition rates overall, associated with decreased soil moisture, but did not influence soil nitrate availability. Sagebrush presence decreased both decomposition rates and nitrate availability. Hence, future warming in this system will likely reduce decomposition rates, both directly and indirectly, via shrub encroachment. However, impacts on nutrient mineralization are less clear. These findings highlight how shifting species composition, through processes such as range expansions, can influence ecosystem responses to climate change.

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)0,001
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 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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations20
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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