Bryophyte species differ widely in their growth and N<sub>2</sub>-fixation responses to temperature
Notice bibliographique
Résumé
Bryophytes are abundant in tundra ecosystems, where they affect carbon and nitrogen cycling through primary production and associations with N2-fixing bacteria. Bryophyte responses to climate warming are inconclusive, likely because species-specific responses are poorly understood. Here we investigated how warming affects the growth and nitrogenase activity of 10 tundra bryophyte species in two tundra landscapes. Collected bryophyte samples were grown in temperature-controlled growth chambers for 12 weeks at five temperatures from 3 to 18 °C. We measured growth, N concentration, δ15N, and δ13C after 3 months and nitrogenase activity after 5 and 12 weeks. Bryophyte growth and associated nitrogenase activity generally increased with temperature, but species differed in their optima. Bryophyte N concentration and δ15N indicated that, for some species, increased N2-fixation could not compensate for growth-induced N limitation. High landscape coverage and large positive warming effects on feather mosses and Sphagnum species highlight their competitive advantages, confirm earlier field observations, and contribute to the mechanistic understanding of differential bryophyte growth in response to warming. We suggest that indirect effects of climate change, such as surface drying and shrub expansion, are likely main threats to slow-growing bryophytes across the Arctic, with consequences for biodiversity and C balance.
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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 | 0,001 | 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 ».