Plant diversity dynamics over space and time in a warming Arctic
Notice bibliographique
Résumé
The Arctic is warming four times faster than the global average, and plant communities are responding through shifts in species abundance, composition and distribution. However, the direction and magnitude of local plant diversity changes have not been explored thus far at a pan-Arctic scale. Using a compilation of 42,234 records of 490 vascular plant species from 2,174 plots at 45 study areas across the Arctic, we quantified how species richness and composition have changed over time during a period of up to four decades (1981 – 2022), and identified the geographic, climatic and biotic drivers behind these changes. Despite plant species richness being greater at lower latitudes and warmer plots, pan-Arctic species richness did not change directionally over time at the plot level. However, 99% of the plots experienced changes in species abundance, with 66% of plots either gaining or losing species. Species richness increased most where temperatures had warmed most over time, and shrub expansion led to greater species losses and decreasing richness. Yet, Arctic plant communities did not become more similar to each other over time, suggesting that no biotic homogenisation has occurred thus far. Overall, we found that Arctic plots changed in richness and composition in all possible directions, yet climate and biotic interactions still emerged as the main drivers of directional change. Our results show a variety of diversity trends, which could be precursors of future changes for Arctic plant biodiversity, ecosystem function, wildlife habitats and livelihoods for Arctic Communities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».