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Enregistrement W3183706671 · doi:10.1101/2021.07.23.453498

Shifts in leaf senescence across the Northern Hemisphere in response to seasonal warming

2021· preprint· en· W3183706671 sur OpenAlexaff
Lei Chen, Sergio Rossi, Nicholas G. Smith, Jianquan Liu

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaFundamental Research Funds for the Central UniversitiesChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhenologyBiomeNorthern HemisphereEnvironmental scienceGlobal warmingCarbon cycleGrowing seasonClimate changeEcosystemGlobal changeBiosphereClimatologySouthern HemisphereAtmospheric sciencesEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Shifts in plant phenology under ongoing warming affect global vegetation dynamics and carbon assimilation of the biomes. The response of leaf senescence to climate is crucial for predicting changes in the physiological processes of trees at ecosystem scale. We used long-term ground observations, phenological metrics derived from PhenoCam, and satellite imagery of the Northern Hemisphere to show that the timings of leaf senescence can advance or delay in case of warming occurring at the beginning (before June) or during (after June) the main growing season, respectively. Flux data demonstrated that net photosynthetic carbon assimilation converted from positive to negative at the end of June. These findings suggest that leaf senescence is driven by carbon assimilation and nutrient resorption at different growth stages of leaves. Our results provide new insights into understanding and modelling autumn phenology and carbon cycling under warming scenarios.

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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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