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Enregistrement W2961647394 · doi:10.1073/pnas.1819027116

Global change effects on plant communities are magnified by time and the number of global change factors imposed

2019· article· en· W2961647394 sur OpenAlexaff
Kimberly J. Komatsu, Meghan L. Avolio, Nathan P. Lemoine, Forest Isbell, Emily Grman, Gregory R. Houseman, Sally E. Koerner, David Samuel Johnson, Kevin R. Wilcox, Juha M. Alatalo, John P. Anderson, Rien Aerts, Sara G. Baer, Andrew H. Baldwin, Jonathan D. Bates, Carl Beierkuhnlein, R. Travis Belote, John M. Blair, Juliette Bloor, Patrick J. Bohlen, Edward W. Bork, Elizabeth H. Boughton, William D. Bowman, Andrea J. Britton, James F. Cahill, Enrique J. Chaneton, Nona R. Chiariello, Jimin Cheng, Scott L. Collins, J. Hans C. Cornelissen, Guozhen Du, Anu Eskelinen, Jennifer Firn, Bryan L. Foster, Laura Gough, Katherine L. Gross, Lauren M. Hallett, Xingguo Han, Harry Harmens, Mark J. Hovenden, Annika K. Jägerbrand, Anke Jentsch, Christel C. Kern, Kari Klanderud, Alan K. Knapp, Jüergen Kreyling, Wei Li, Yiqi Luo, Rebecca L. McCulley, Jennie R. McLaren, J. Patrick Megonigal, John W. Morgan, V. G. Onipchenko, Steven C. Pennings, Janet S. Prevéy, Jodi N. Price, Peter B. Reich, Clare H. Robinson, Francis Russell, Osvaldo E. Sala, Eric W. Seabloom, Melinda D. Smith, Nadejda A. Soudzilovskaia, Lara Souza, Katherine Suding, K. Blake Suttle, Tony J. Svejcar, David Tilman, Pedro M. Tognetti, Roy Turkington, Shannon R. White, Zhuwen Xu, Laura Yahdjian, Qiang Yu, Pengfei Zhang, Yunhai Zhang

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Center for Ecological Analysis and SynthesisNatural Environment Research CouncilNational Socio-Environmental Synthesis CenterUniversity of California, Santa BarbaraNational Science Foundation
Mots-clésSpecies richnessBiodiversityEcosystemGlobal changeVariety (cybernetics)Scale (ratio)EcologyEnvironmental changeCommunity structureEnvironmental resource managementBiologyEnvironmental scienceGeographyClimate changeMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global change drivers (GCDs) are expected to alter community structure and consequently, the services that ecosystems provide. Yet, few experimental investigations have examined effects of GCDs on plant community structure across multiple ecosystem types, and those that do exist present conflicting patterns. In an unprecedented global synthesis of over 100 experiments that manipulated factors linked to GCDs, we show that herbaceous plant community responses depend on experimental manipulation length and number of factors manipulated. We found that plant communities are fairly resistant to experimentally manipulated GCDs in the short term (<10 y). In contrast, long-term (≥10 y) experiments show increasing community divergence of treatments from control conditions. Surprisingly, these community responses occurred with similar frequency across the GCD types manipulated in our database. However, community responses were more common when 3 or more GCDs were simultaneously manipulated, suggesting the emergence of additive or synergistic effects of multiple drivers, particularly over long time periods. In half of the cases, GCD manipulations caused a difference in community composition without a corresponding species richness difference, indicating that species reordering or replacement is an important mechanism of community responses to GCDs and should be given greater consideration when examining consequences of GCDs for the biodiversity-ecosystem function relationship. Human activities are currently driving unparalleled global changes worldwide. Our analyses provide the most comprehensive evidence to date that these human activities may have widespread impacts on plant community composition globally, which will increase in frequency over time and be greater in areas where communities face multiple GCDs simultaneously.

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 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,564

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 technologies0,0000,002
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,245 · 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.

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

Citations241
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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