Faster nitrogen cycling and more fungal and root biomass in cold ecosystems under experimental warming: a meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Warming can alter the biogeochemistry and ecology of soils. These alterations can be particularly large in high northern latitude ecosystems, which are experiencing the most intense warming globally. In this meta‐analysis, we investigated global trends in how experimental warming is altering the biogeochemistry of the most common limiting nutrient for biological processes in cold ecosystems of high northern latitudes (>50°): nitrogen (N). For comparison, we also analyzed cold ecosystems at intermediate and high southern latitudes. In addition, we examined N‐relevant genes and enzymes, and the abundance of belowground organisms. Together, our findings suggest that warming in cold ecosystems increases N mineralization rates and N2O emissions and does not affect N fixation, at least not in a consistent way across biomes and conditions. Changes in belowground N fluxes caused by warming lead to an accumulation of N in the forms of dissolved organic and root N. These changes seem to be more closely linked to increases in enzyme activity that target relatively labile N sources, than to changes in the abundance of N‐relevant genes (e.g., amoA and nosZ). Finally, our analysis suggests that warming in cold ecosystems leads to an increase in plant roots, fungi, and (likely in an indirect way) fungivores, and does not affect the abundance of archaea, bacteria, or bacterivores. In summary, our findings highlight global trends in the ways warming is altering the biogeochemistry and ecology of soils in cold ecosystems, and provide information that can be valuable for prediction of changes and for management of such ecosystems.
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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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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.
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.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».