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Enregistrement W3014477377 · doi:10.1111/geb.13094

Climate and local environment structure asynchrony and the stability of primary production in grasslands

2020· article· en· W3014477377 sur OpenAlexafffund
Benjamin Gilbert, Andrew S. MacDougall, Taku Kadoya, Munemitsu Akasaka, Joseph Bennett, Eric M. Lind, Habacuc Flores‐Moreno, Jennifer Firn, Yann Hautier, Elizabeth T. Borer, Eric W. Seabloom, Peter B. Adler, Elsa E. Cleland, James B. Grace, W. Stanley Harpole, Ellen Esch, Joslin L. Moore, Johannes M. H. Knops, Rebecca L. McCulley, Brent Mortensen, Jonathan D. Bakker, Philip A. Fay

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Biogeography · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensUniversity of GuelphCarleton UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institute for Environmental StudiesNational Science Foundation
Mots-clésAsynchrony (computer programming)Primary productionEcologyEnvironmental scienceSpecies richnessEcosystemBiomass (ecology)Climate changePrecipitationProductivitySpatial variabilityAtmospheric sciencesBiologyGeographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Climate variability threatens to destabilize production in many ecosystems. Asynchronous species dynamics may buffer against such variability when a decrease in performance by some species is offset by an increase in performance of others. However, high climatic variability can eliminate species through stochastic extinctions or cause similar stress responses among species that reduce buffering. Local conditions, such as soil nutrients, can also alter production stability directly or by influencing asynchrony. We test these hypotheses using a globally distributed sampling experiment. Location Grasslands in North America, Europe and Australia. Time period Annual surveys over 5 year intervals occurring between 2007 and 2014. Major taxa studied Herbaceous plants. Methods We sampled annually the per species cover and aboveground community biomass [net primary productivity (NPP)], plus soil chemical properties, in 29 grasslands. We tested how soil conditions, combined with variability in precipitation and temperature, affect species richness, asynchrony and temporal stability of primary productivity. We used bivariate relationships and structural equation modelling to examine proximate and ultimate relationships. Results Climate variability strongly predicted asynchrony, whereas NPP stability was more related to soil conditions. Species richness was structured by both climate variability and soils and, in turn, increased asynchrony. Variability in temperature and precipitation caused a unimodal asynchrony response, with asynchrony being lowest at low and high climate variability. Climate impacted stability indirectly, through its effect on asynchrony, with stability increasing at higher asynchrony owing to lower inter‐annual variability in NPP. Soil conditions had no detectable effect on asynchrony but increased stability by increasing the mean NPP, especially when soil organic matter was high. Main conclusions We found globally consistent evidence that climate modulates species asynchrony but that the direct effect on stability is low relative to local soil conditions. Nonetheless, our observed unimodal responses to variability in temperature and precipitation suggest asynchrony thresholds, beyond which there are detectable destabilizing impacts of climate on primary productivity.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,183 · 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.

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

Citations74
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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