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Enregistrement W4318815244 · doi:10.1002/fee.2586

Structural diversity as a reliable and novel predictor for ecosystem productivity

2023· review· en· W4318815244 sur OpenAlexafffund
Elizabeth A. LaRue, Jonathan A. Knott, Grant M. Domke, Han YH Chen, Qinfeng Guo, Masumi Hisano, Christopher M. Oswalt, Sonja N. Oswalt, Nicole Kong, Kevin M. Potter, Songlin Fei

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and the Environment · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaComisión Nacional ForestalDivision of Environmental BiologyU.S. Department of AgricultureU.S. Forest ServiceNational Science Foundation
Mots-clésEcosystemProductivityNicheEcologyDiversity (politics)Beta diversityEcosystem diversityEnvironmental scienceVegetation (pathology)Carbon sequestrationGeographyEnvironmental resource managementBiodiversityBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The physical structure of vegetation is thought to be closely related to ecosystem function, but little is known of its pertinence across geographic regions. Here, we used data from over three million trees in continental North America to evaluate structural diversity – the volumetric capacity and physical arrangement of biotic components in ecosystems – as a predictor of productivity. We show that structural diversity is a robust predictor of forest productivity and consistently outperforms the traditional measure – species diversity – across climate conditions in North America. Moreover, structural diversity appears to be a better surrogate of niche occupancy because it captures variation in size that can be used to measure realized niche space. Structural diversity offers an easily measured metric to direct restoration and management decision making to maximize ecosystem productivity and carbon sequestration.

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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,698
Score d'incertitude au seuil0,700

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,213 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations123
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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