Macro-environment strongly interacts with warming in a global analysis of decomposition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Empirical studies worldwide show substantial variability in plant litter decomposition responses to warming, leaving the overall impact of climate change on this process uncertain. We conducted a meta-analysis of 109 experimental warming studies across seven continents, utilizing natural and standardized plant material, to assess the overarching effect of warming on decomposition and identify potential moderating factors. Warming influences decomposition differently across macro-environmental gradients of moisture and temperature. Negative warming effects on decomposition in warmer, low-moisture areas were counterbalanced by the positive, though not significant, warming effects in colder areas, resulting in an overall non-significant effect. We determine that at least 5.2 degrees of warming is required for a significant increase in decomposition. This is particularly relevant given the past decade’s global warmth in higher latitudes, holding a significant proportion of terrestrial carbon. Low-quality plant litter was more sensitive to warming. Therefore, future vegetation changes toward low-quality, temperature-sensitive plants could increase carbon release and reduce the net supply of stored organic matter in the soil by increasing the decomposition of low-quality litter with warming. Our findings emphasize the connection between warming responses, macro-environment, and litter characteristics, refining predictions of climate change’s consequences on key ecosystem processes and its contextual dependencies.
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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 | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».