Can plant functional traits explain shifts in community composition in a changing Arctic?
Notice bibliographique
Résumé
The Arctic is warming twice as fast as the rest of the globe. Graminoid, deciduous shrub, and evergreen shrub cover has increased in some regions, but not others. To better understand why plant responses vary across regions, we compared change in plant cover over time with nine functional traits of 12 dominant species in three regions of northern Alaska (Utqiaġvik, Atqasuk, and Toolik Lake). Cover was measured three times from 2008 to 2018. Repeated-measures analysis of variance (ANOVA) found that one species — Carex aquatilis — showed significant change in cover over time, increasing by 12.7% at Atqasuk. Canonical correspondence analysis suggested a relationship between shifts in species cover and traits, but Pearson and Spearman rank correlations did not find a significant trend for any trait when analyzed individually. Investigation of community-weighted means (CWMs) for each trait revealed no significant changes over time for any trait in any region. By comparison, estimated ecosystem values for several traits important to ecosystem functioning showed consistent increases over time in two regions (Utqiaġvik and Atqasuk). Our results indicate that vascular plant community composition and function have remained consistent over time; however, documented increases in total plant cover have important implications for ecosystem functioning.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».