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Enregistrement W4220812306 · doi:10.1111/nph.18076

Rising CO<sub>2</sub> and warming reduce global canopy demand for nitrogen

2022· article· en· W4220812306 sur OpenAlexaff
Ning Dong, Ian J. Wright, Jing M. Chen, Xiangzhong Luo, Han Wang, Trevor F. Keenan, Nicholas G. Smith, I. Colin Prentice

Notice bibliographique

RevueNew Phytologist · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilHorizon 2020 Framework ProgrammeNuclear Safety and Security CommissionEuropean CommissionNational Natural Science Foundation of ChinaTexas Tech UniversityNational Aeronautics and Space AdministrationEuropean Research CouncilNational Science Foundation
Mots-clésNitrogenEnvironmental scienceCanopyGlobal warmingCarbon fibersConstraint (computer-aided design)Atmospheric sciencesNitrogen cycleCarbon cycleTerrestrial ecosystemClimate changeAgronomyEcologyEcosystemChemistryBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Nitrogen (N) limitation has been considered as a constraint on terrestrial carbon uptake in response to rising CO2 and climate change. By extension, it has been suggested that declining carboxylation capacity (Vcmax) and leaf N content in enhanced‐CO2 experiments and satellite records signify increasing N limitation of primary production. We predicted Vcmax using the coordination hypothesis and estimated changes in leaf‐level photosynthetic N for 1982–2016 assuming proportionality with leaf‐level Vcmax at 25°C. The whole‐canopy photosynthetic N was derived using satellite‐based leaf area index (LAI) data and an empirical extinction coefficient for Vcmax, and converted to annual N demand using estimated leaf turnover times. The predicted spatial pattern of Vcmax shares key features with an independent reconstruction from remotely sensed leaf chlorophyll content. Predicted leaf photosynthetic N declined by 0.27% yr−1, while observed leaf (total) N declined by 0.2–0.25% yr−1. Predicted global canopy N (and N demand) declined from 1996 onwards, despite increasing LAI. Leaf‐level responses to rising CO2, and to a lesser extent temperature, may have reduced the canopy requirement for N by more than rising LAI has increased it. This finding provides an alternative explanation for declining leaf N that does not depend on increasing N limitation.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

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)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations40
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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