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Enregistrement W4210519202 · doi:10.1002/ecs2.3930

Plant functional traits as measures of ecosystem service provision

2022· article· en· W4210519202 sur OpenAlex
Liane Miedema Brown, Madhur Anand

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésEcosystem servicesTraitEcosystemEnvironmental resource managementEcologyService (business)BiologyBusinessComputer scienceEnvironmental scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite the relevance of ecosystem services (ES) to society and modern ecological research, current methods of measurement and mapping remain inconsistent and often lack primary data in estimating and modeling ES. A key player in our understanding of ES and their measurements are plant functional traits—chemical and physical aspects of plants—which are often cited as one of the drivers of ecosystem processes and functions. In order to better quantify the ES–plant functional trait indicators, we outline existing evidence of this relationship and identify gaps between the best predicted ES and the most valued ES. This study offers an up‐to‐date review of plant functional traits' direct or indirect relationships with ecosystem service provision and discusses the quantitative evidence these traits might hold as indicators. With this review, we seek to (1) offer a current summary of the quantitative evidence on ecosystem service–plant functional trait relationships, (2) identify which traits have been used to successfully indicate ecosystem services, and (3) identify research gaps, and ecosystem services or traits that receive little attention or have weak criteria as indicators. In a comprehensive literature review of the 19 services that were searched for, genetic materials, medicine, and cultural services had no relevant plant functional trait indicators, while the remaining 16 services had a range of traits associated with them. We found that functional traits showed varying relationships to ES, with some depending on the ecosystem type they were found in, while others appeared to remain consistent across ecosystems and conditions. This indicates that there could exist a subset of traits that are “universal” indicators across all ecosystem types, while others are ecosystem dependent. Our review suggests the need for more research on less clearly defined ES (such as cultural, educational, and refugium services) both by more careful definitions to make quantitative measures more applicable, and through increased quantitative and qualitative studies to better understand the nature of ES indicators for these services. This summary shows how plant functional traits can quantitatively and reliably predict and provide details on a subset of ES.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0400,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,170 · 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