Interactive effects of global change factors on terrestrial net primary productivity are treatment length and intensity dependent
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Individual effects of co‐occurring global change factors on net primary productivity (NPP) have been widely studied; however, their interactive effects remain highly debated. Here, we conducted a global meta‐analysis based on 919 multifactor observations from 120 published studies to examine the interactive effects on NPP of global change factors including elevated [CO 2 ], warming, nitrogen addition, irrigation, drought and changes in species diversity. On average, of the factors studied, six pairs of factors had additive and two pairs had synergistic interactions. Importantly, some of those interaction types changed over time and with treatment intensity. The synergistic interaction between elevated [CO 2 ] and nitrogen addition became additive at high nitrogen addition rates, whereas the synergistic interaction between irrigation and warming diminished at higher temperatures. Over time, the additive effect between elevated [CO 2 ] and increased species richness switched to synergistic. Other global change factor pairs—including elevated [CO 2 ] and warming, nitrogen addition and increased richness, irrigation and N addition, as well as drought and increased richness—remained additive regardless of their treatment intensity or experimental duration. Interaction types of those global change factor pairs did not vary with ecosystem types assessed in our study. Synthesis . Our results suggest that the assumptions of static effects through time or ignoring treatment intensity effects will provide inaccurate predictions of the interactive effects of global change factors on terrestrial NPP. Understanding the context‐dependent nature of interactive effects is crucial for validating Earth system models and predicting future NPP responses to co‐occurring global change drivers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».