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Enregistrement W3135018621 · doi:10.1111/gcb.15583

Fertilized graminoids intensify negative drought effects on grassland productivity

2021· article· en· W3135018621 sur OpenAlexaff
Kevin Van Sundert, Mohammed Abu Sayed Arfin Khan, Siddharth Bharath, Yvonne M. Buckley, Maria C. Caldeira, Ian Donohue, Maren Dubbert, Anne Ebeling, Nico Eisenhauer, Anu Eskelinen, Alain Finn, Tobias Gebauer, Sylvia Haider, Amandine Hansart, Anke Jentsch, Angelika Kübert, Ivan Nijs, Charles A. Nock, Carla Nogueira, Anita Porath‐Krause, Dajana Radujković, Xavier Raynaud, Anita C. Risch, Christiane Roscher, Michael Scherer‐Lorenzen, Max A. Schuchardt, Martin Schütz, Julia Siebert, Judith Sitters, Marie Spohn, Risto Virtanen, Christiane Werner, Peter A. Wilfahrt, Sara Vicca

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAnalyses et Expérimentations pour les EcosystèmesFaculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade Nova de LisboaVlaamse regeringCentre National de la Recherche ScientifiqueFonds Wetenschappelijk OnderzoekInstitute on the Environment, University of MinnesotaBundesministerium für Bildung und ForschungServicestelle für Mobilitätsprogramme des österreichischen Bundesministeriums für Bildung, Wissenschaft und Forschung, KulturKontakt AustriaAcademy of FinlandAgence Nationale de la RechercheNational Science Foundation
Mots-clésForbGraminoidGrasslandProductivityBiomass (ecology)Dominance (genetics)EcosystemEnvironmental sciencePlant communityClimate changeNutrientAgronomyEcologyBiologySpecies richness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Droughts can strongly affect grassland productivity and biodiversity, but responses differ widely. Nutrient availability may be a critical factor explaining this variation, but is often ignored in analyses of drought responses. Here, we used a standardized nutrient addition experiment covering 10 European grasslands to test if full-factorial nitrogen, phosphorus, and potassium addition affected plant community responses to inter-annual variation in drought stress and to the extreme summer drought of 2018 in Europe. We found that nutrient addition amplified detrimental drought effects on community aboveground biomass production. Drought effects also differed between functional groups, with a negative effect on graminoid but not forb biomass production. Our results imply that eutrophication in grasslands, which promotes dominance of drought-sensitive graminoids over forbs, amplifies detrimental drought effects. In terms of climate change adaptation, agricultural management would benefit from taking into account differential drought impacts on fertilized versus unfertilized grasslands, which differ in ecosystem services they provide to society.

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 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,496

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations86
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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