Climate change, ecosystems and abrupt change: science priorities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ecologists have long studied patterns, directions and tempos of change, but there is a pressing need to extend current understanding to empirical observations of abrupt changes as climate warming accelerates. Abrupt changes in ecological systems (ACES)-changes that are fast in time or fast relative to their drivers-are ubiquitous and increasing in frequency. Powerful theoretical frameworks exist, yet applications in real-world landscapes to detect, explain and anticipate ACES have lagged. We highlight five insights emerging from empirical studies of ACES across diverse ecosystems: (i) ecological systems show ACES in some dimensions but not others; (ii) climate extremes may be more important than mean climate in generating ACES; (iii) interactions among multiple drivers often produce ACES; (iv) contingencies, such as ecological memory, frequency and sequence of disturbances, and spatial context are important; and (v) tipping points are often (but not always) associated with ACES. We suggest research priorities to advance understanding of ACES in the face of climate change. Progress in understanding ACES requires strong integration of scientific approaches (theory, observations, experiments and process-based models) and high-quality empirical data drawn from a diverse array of ecosystems. This article is part of the theme issue 'Climate change and ecosystems: threats, opportunities and solutions'.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle