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Plant functional trait change across a warming tundra biome
Anne D. Bjorkman, Isla H. Myers‐Smith, Sarah C. Elmendorf, Signe Normand, Nadja Rüger, Pieter S. A. Beck, Anne Blach‐Overgaard, Daan Blok, J. Hans C. Cornelissen, Bruce C. Forbes, Damien Georges, S. J. Goetz, Kevin C. Guay, Gregory H. R. Henry, Janneke HilleRisLambers, Robert D. Hollister, Dirk Nikolaus Karger, Jens Kattge, Peter Manning, Janet S. Prevéy, Christian Rixen, Gabriela Schaepman‐Strub, Haydn J. D. Thomas, Mark Vellend, Martin Wilmking, Sonja Wipf, Michele Carbognani, Luise Hermanutz, Esther Lévesque, Ulf Molau, Alessandro Petraglia, Nadejda A. Soudzilovskaia, Marko J. Spasojevic, Marcello Tomaselli, Tage Vowles, Juha M. Alatalo, Heather D. Alexander, Alba Anadon‐Rosell, Sandra Angers‐Blondin, Mariska te Beest, Logan T. Berner, Robert G. Björk, Agata Buchwał, Allan Buras, Katherine S. Christie, Elisabeth J. Cooper, Stefan Dullinger, Bo Elberling, Anu Eskelinen, Esther R. Frei, Oriol Grau, Paul Grogan, Martin Hallinger, Karen A. Harper, Monique Heijmans, James M. Hudson, Karl Hülber, Maitane Iturrate‐Garcia, Colleen M. Iversen, Francesca Jaroszynska, Jill F. Johnstone, Rasmus Halfdan Jørgensen, Elina Kaarlejärvi, Rebecca A Klady, Sara Kuleza, Aino Kulonen, Laurent J. Lamarque, Trevor C. Lantz, Chelsea J. Little, James D. M. Speed, Anders Michelsen, Ann Milbau, Jacob Nabe‐Nielsen, Sigrid Schøler Nielsen, Josep M. Ninot, Steven F. Oberbauer, Johan Olofsson, В. Г. Онипченко, Sabine B. Rumpf, Philipp Semenchuk, Rohan Shetti, Laura Siegwart Collier, Lorna E. Street, Katharine N. Suding, Ken D. Tape, Andrew J. Trant, Urs A. Treier, Jean‐Pierre Tremblay, Mathieu Tremblay, Susanna Venn, Stef Weijers, Tara Zamin, Noémie Boulanger‐Lapointe, William A. Gould, David S. Hik, Annika Hofgaard, Ingibjörg S. Jónsdóttir, Janet C. Jorgenson, Julia A. Klein, Borgþór Magnússon, C. E. Tweedie, Philip A. Wookey, Michael Bahn, Benjamin Blonder, Peter M. van Bodegom, Ben Bond‐Lamberty, Giandiego Campetella, Bruno Enrico Leone Cerabolini, F. Stuart Chapin, William K. Cornwell, Joseph M. Craine, Matteo Dainese, Franciska T. de Vries, Sandra Dı́az, Brian J. Enquist, Walton Green, Rubén Milla, Ülo Niinemets, Yusuke Onoda, Jenny Ordóñez, W.A. Ozinga, Josep Peñuelas, Hendrik Poorter, Peter Poschlod, Peter B. Reich, Brody Sandel, Brandon S. Schamp, Serge N. Sheremetev, Evan Weiher
Notice bibliographique
RevueNature · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensAlgoma UniversitySimon Fraser UniversityMemorial University of NewfoundlandUniversity of WaterlooUniversité LavalUniversity of SaskatchewanUniversity of VictoriaSaint Mary's UniversityUniversité du Québec à Trois-RivièresQueen's UniversityCenter for Northern StudiesUniversité de SherbrookeUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFondo para la Investigación Científica y TecnológicaBiological and Environmental ResearchDivision of Environmental BiologyU.S. Fish and Wildlife ServiceRussian Science FoundationInstitut National Du CancerHáskóli ÍslandsDeutsches Zentrum für integrative Biodiversitätsforschung Halle-Jena-LeipzigNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasCarl Tryggers Stiftelse för Vetenskaplig ForskningNatural Environment Research CouncilNorges ForskningsrådOffice of ScienceAcademy of FinlandNational Aeronautics and Space AdministrationDanmarks GrundforskningsfondSight Research UKDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Research FoundationVetenskapsrådetArcticNetU.S. Department of EnergyEuropean CommissionUniversity of Wisconsin-Eau ClaireUniversität ZürichSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungVillum FondenDanmarks Frie ForskningsfondNational Science Foundation
Mots-clésTundraBiomeTraitClimate changeEnvironmental scienceEcologyBiologyEcosystemComputer science
Résumé
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.
Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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)0,001
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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 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
Citations721
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentnon