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Enregistrement W3165685030 · doi:10.1139/cjb-2020-0235

Long-term natural dynamics of an alpine lichen heath in the Teberda State Biosphere Reserve, northwestern Caucasus

2021· article· en· W3165685030 sur OpenAlexvenueno aff
Tatiana G. Elumeeva, Д. К. Текеев, Svetlana U. Bairamkulova, В. Г. Онипченко

Notice bibliographique

RevueBotany · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyLichenGrowing seasonEcologyTundraAbundance (ecology)Vegetation (pathology)Herbaceous plantBotanyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The alpine vegetation of Europe and the Caucasus has experienced substantial changes due to climate warming and reduced grazing. Exposed ridge communities, such as alpine heaths, are presumed to be less vulnerable to such processes. Herein, we analyze long-term dynamics (over 37 years) of an alpine lichen heath in the Teberda State Biosphere Reserve, Karachaevo-Cherkessian Republic, Russia. We counted the shoots of all vascular plants present on permanent plots. Autocorrelated linear regressions, a non-metric multidimensional scaling ordination, and a fourth-corner analysis were applied to characterize the relationships between shoot numbers, climate variables (temperatures and precipitation), functional traits, and species strategies. Nine species, including dominant Festuca ovina L. and Antennaria dioica (L.) Gaertn., increased their abundances, whereas Carex spp. were observed to decrease. The overall dynamics were mainly driven by increasing mean temperatures during the growing season (July and August). None of the changes observed in the selected traits were correlated with increasing or decreasing numbers of species; however, some traits (plant height, specific root length, specific leaf area, and leaf carbon content) were potentially associated with climate variables. The observed dynamics suggested an overall increase in the abundance of herbaceous plants. Generally, our results support “greening” effects in tundra and alpine biomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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