Mortality rates of desert vegetation during high‐intensity drought at <scp>Uluru‐Kata</scp> Tjuta National Park, Central Australia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Precipitation variability and heatwaves are expected to intensify over much of inland Australia under most projected climate change scenarios. This will undoubtedly have impacts on the biota of Australian dryland systems. However, accurate modelling of these impacts is presently impeded by a lack of empirical research on drought/heatwave effects on native arid flora and fauna. During the 2018–2021 Australian drought, many parts of the continent's inland experienced their hottest, driest period on record. Here, we present the results of a field survey in 2021 involving indigenous rangers, scientists and national parks staff who assessed plant dieback during this drought at Ulu r u‐Kata Tju t a National Park (UKTNP), central Australia. Spatially randomized quadrat sampling of eight common and culturally important plants indicated the following plant death rates across UKTNP (in order of drought susceptibility): desert myrtle ( Aluta maisonneuvei subsp. maisonneuvei ) (91%), yellow flame grevillea ( Grevillea eriostachya ) (79%), Maitland's wattle ( Acacia maitlandii ) (67%), waxy wattle ( A. melleodora ) (65%), soft spinifex grass ( Triodia pungens ) (53%), mulga ( A. aneura ) (42%), desert oak ( Allocasuarina decaisneana ) (22%) and quandong ( Santalum acuminatum ) (0%). The sampling also detected that seedling recruitment was absent or minimal for all plants except soft spinifex, while a generalized linear mixed model (GLMM) indicated two‐way interactions among species, plant size and stand density as important predictors of drought survival of adult plants. A substantial loss of biodiversity has occurred at UKTNP during the recent drought, with likely drivers of widespread plant mortality being extreme multi‐year rainfall deficit (2019 recorded the lowest‐ever annual rainfall at UKTNP [27 mm]) and record high summer temperatures (December 2019 recorded the highest‐ever temperature [47.1°C]). Our findings indicate that widespread plant death and extensive vegetation restructuring will occur across arid Australia if the severity and frequency of droughts increase under climate change.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,001 |
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 découle