Habitat determines plant community responses to climate change in the High Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Plant climate responses may depend on site-specific environmental context. Using fences and open-top chambers, we enhanced snow depth (creating Ambient, Medium, and Deep regimes) over an 11-year period and increased temperatures for two summers in dry heath and mesic meadow habitats on Svalbard, Norway. Comparison of plant growth form abundance and diversity responses in these two habitats showed that the response was more limited in the dry heath than in the mesic meadow. Common to both habitats was a decrease in shrub abundance and vascular plant species richness in the Deep snow regimes. Bryophyte abundance increased with enhanced snow cover in both habitats, but only up to a certain extent of snow depth in the meadow. However, for many growth forms, the effects of snow enhancement were habitat specific. In the mesic meadow, the abundance of forbs and bryophytes increased with snow enhancement, but the effect was stronger when combined with summer warming. The “bryofication” — that is, an increased abundance of bryophytes in response to snow enhancement and summer warming — also influenced overall plant diversity in the mesic meadow. Bryophytes are species-rich taxa and may respond differently than vascular plants to environmental change. We show that the inclusion of even the most common bryophytes in measures of diversity may determine overall plant diversity responses to environmental change in the Arctic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».