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Enregistrement W4303943926 · doi:10.3390/atmos13101644

Long-Term Warming and Nitrogen Addition Regulate Responses of Dark Respiration and Net Photosynthesis in Boreal Bog Plants to Short-Term Increases in CO2 and Temperature

2022· article· en· W4303943926 sur OpenAlexafffund
Thuong Ba Le, Jianghua Wu, Yu Gong, Mai‐Van Dinh

Notice bibliographique

RevueAtmosphere · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensNorthern Alberta Institute of TechnologyMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMemorial University of NewfoundlandInstitute for Biodiversity, Ecosystem Science, and Sustainability
Mots-clésBogBorealEnvironmental scienceEcosystem respirationGlobal warmingPhotosynthesisPeatNitrogenAtmospheric sciencesEcosystemAgronomyEcologyClimate changePrimary productionBotanyBiologyChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Boreal bog plants adapted to cold and low available nutrient conditions might be strongly affected by global changes, including elevated CO2 (eCO2), warming (W), and increasing nitrogen (N) availability. Here, we examined responses of dark respiration (Rd) and net photosynthesis (Anet) in four dominant bog plants to five levels of short-term increases in both CO2 and temperature (CTI); and the effects of long-term (6 years) W and N addition on these responses. Results indicated that CTI increased Rd; meanwhile, the increase of these environmental variables decreased Anet in all these boreal bog plants. Long-term nitrogen addition simulated the increases of Rd and decreases of Anet in Trichophorum cespitosum. Long-term warming mitigated the increases of Rd in Andromeda glaucophylla and Gaylussacia bigeloviana, and the decrease of Anet in Gaylussacia bigeloviana. These findings highlight the importance of long-term warming and nitrogen addition in regulating responses of boreal bog plants to short-term CTI, suggesting the necessity to investigate the long-term effects of these environmental changes when projecting responses of boreal bog vegetation to global changes.

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 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 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 seuil0,428

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, 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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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