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Enregistrement W4310251770 · doi:10.1126/science.abq4062

Grazing and ecosystem service delivery in global drylands

2022· article· en· W4310251770 sur OpenAlexafffund
Fernando T. Maestre, Yoann Le Bagousse‐Pinguet, Manuel Delgado‐Baquerizo, David J. Eldridge, Hugo Sáiz, Miguel Berdugo, Beatriz Gozalo, Victoria Ochoa, Emilio Guirado, Miguel García‐Gómez, Enrique Valencia, Juan Gaitán, Sergio Asensio, Betty J. Mendoza, César Plaza, Paloma Díaz‐Martínez, Ana Rey, Hang‐Wei Hu, Ji‐Zheng He, Juntao Wang, Anika Lehmann, Matthias C. Rillig, Simone Cesarz, Nico Eisenhauer, Jaime Martínez‐Valderrama, Eduardo Moreno‐Jiménez, Osvaldo E. Sala, Mehdi Abedi, Negar Ahmadian, Concepción L. Alados, Valeria Aramayo, Tulio Arredondo, Rodrigo J. Ahumada, Khadijeh Bahalkeh, Farah Ben Salem, Niels Blaum, Bazartseren Boldgiv, Matthew A. Bowker, Donaldo Bran, Chongfeng Bu, Rafaella Canessa, Andrea P. Castillo‐Monroy, Helena Castro, Ignacio Castro, Patricio Castro-Quezada, Roukaya Chibani, Abel Augusto Conceição, Courtney M. Currier, Anthony Darrouzet‐Nardi, Balázs Déak, David A. Donoso, Andrew J. Dougill, Jorge Durán, Batdelger Erdenetsetseg, Carlos Iván Espinosa, Alex Fajardo, Mohammad Farzam, Daniela Ferrante, Anke S. K. Frank, Lauchlan H. Fraser, Laureano Gherardi, Aaron C. Greenville, Carlos A. Guerra, Elizabeth Gusmán‐Montalván, Rosa Mary Hernández, Norbert Hölzel, Elisabeth Huber‐Sannwald, Frederic Mendes Hughes, Oswaldo Jadán, Florian Jeltsch, Anke Jentsch, Kudzai Farai Kaseke, Melanie Köbel, Jessica E. Koopman, Cintia V. Leder, Anja Linstädter, Peter C. le Roux, Xinkai Li, Pierre Liancourt, Jushan Liu, Michelle A. Louw, Gillian Maggs‐Kölling, Thulani P. Makhalanyane, Oumarou Malam Issa, Antonio J. Manzaneda, Eugène Marais, Juan P. Mora, Gerardo Moreno, Seth M. Munson, Alice Nunes, Gabriel Oliva, Gastón R. Oñatibia, Guadalupe Peter, Marco Otávio Dias Pivari, Yolanda Pueyo, R. Emiliano Quiroga, Soroor Rahmanian, Sasha C. Reed, Pedro J. Rey, Benoît Richard, Alexandra Rodríguez, Víctor Rolo, Juan G. Rubalcaba, Jan C. Ruppert, Ayman Salah, Max A. Schuchardt, Sedona Spann, Ilan Stavi, Colton Stephens, Anthony M. Swemmer, Alberto L. Teixido, Andrew D. Thomas, Heather L. Throop, Katja Tielbörger, Samantha K. Travers, James Val, Orsolya Valkó, Liesbeth van den Brink, Sergio Velasco Ayuso, Frederike Velbert, Wanyoike Wamiti, Deli Wang, Lixin Wang, Glenda M. Wardle, Laura Yahdjian, Eli Zaady, Yuanming Zhang, Xiaobing Zhou, Brajesh K. Singh, Nicolas Gross

Notice bibliographique

RevueScience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland Management and Livestock Ecology
Établissements canadiensMcGill UniversityThompson Rivers University
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE Marie Sklodowska-Curie ActionsAgencia Estatal de InvestigaciónFundação para a Ciência e a TecnologiaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Bureau of Land ManagementU.S. Geological SurveyAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloDeutsches Zentrum für integrative Biodiversitätsforschung Halle-Jena-LeipzigJunta de ExtremaduraNational Research FoundationMinistério da Ciência, Tecnologia e Ensino SuperiorGeneralitat ValencianaEuropean Regional Development FundBundesministerium für Bildung und ForschungFerdowsi University of MashhadConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaBayerische ForschungsallianzEuropean CommissionMinisterio de Ciencia e InnovaciónConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoNational Natural Science Foundation of ChinaComunidad de MadridAgence Nationale de la RechercheDeutsche ForschungsgemeinschaftMinistry of EnvironmentNorthern Arizona UniversityMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorConsejería de Transformación Económica, Industria, Conocimiento y UniversidadesJunta de AndalucíaNational Science FoundationUniversidad Nacional de Río NegroAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésGrazingEcosystem servicesEcosystemBiodiversityConservation grazingGrazing pressureAbiotic componentEnvironmental scienceClimate changeEcologyEnvironmental resource managementAgroforestryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Grazing represents the most extensive use of land worldwide. Yet its impacts on ecosystem services remain uncertain because pervasive interactions between grazing pressure, climate, soil properties, and biodiversity may occur but have never been addressed simultaneously. Using a standardized survey at 98 sites across six continents, we show that interactions between grazing pressure, climate, soil, and biodiversity are critical to explain the delivery of fundamental ecosystem services across drylands worldwide. Increasing grazing pressure reduced ecosystem service delivery in warmer and species-poor drylands, whereas positive effects of grazing were observed in colder and species-rich areas. Considering interactions between grazing and local abiotic and biotic factors is key for understanding the fate of dryland ecosystems under climate change and increasing human pressure.

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)0,001
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations384
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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