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Enregistrement W4401717898 · doi:10.1111/gcb.17445

Atmospheric nitrogen deposition is related to plant biodiversity loss at multiple spatial scales

2024· article· en· W4401717898 sur OpenAlexfundno aff
Fons van der Plas, Yann Hautier, Tobias Ceulemans, Didier Alard, Roland Bobbink, Martin Diekmann, Nancy B. Dise, Edu Dorland, Cecilia Duprè, David Gowing, Carly Stevens

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut National de la Recherche AgronomiqueMinistry of Agriculture, Forestry and FisheriesJoint Research CentreNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekEuropean Science FoundationEuropean CommissionDirectorate for Biological SciencesRoyal SocietyUniversity of CambridgeNatural Environment Research CouncilMcGill University
Mots-clésBiodiversityDeposition (geology)Reactive nitrogenEnvironmental scienceNitrogenSpecies richnessGrasslandEcologyAtmospheric sciencesChemistryBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to various human activities, including intensive agriculture, traffic, and the burning of fossil fuels, in many parts of the world, current levels of reactive nitrogen emissions strongly exceed pre-industrial levels. Previous studies have shown that the atmospheric deposition of these excess nitrogen compounds onto semi-natural terrestrial environments has negative consequences for plant diversity. However, these previous studies mostly investigated biodiversity loss at local spatial scales, that is, at the scales of plots of typically a few square meters. Whether increased atmospheric nitrogen deposition also affects plant diversity at larger spatial scales remains unknown. Here, using grassland plant community data collected in 765 plots, across 153 different sites and 9 countries in northwestern Europe, we investigate whether relationships between atmospheric nitrogen deposition and plant biodiversity are scale-dependent. We found that high levels of atmospheric nitrogen deposition were associated with low levels of plant species richness at the plot scale but also at the scale of sites and regions. The presence of 39% of plant species was negatively associated with increasing levels of nitrogen deposition at large (site) scales, while only 1.5% of the species became more common with increasing nitrogen deposition, indicating that large-scale biodiversity changes were mostly driven by "loser" species, while "winner" species profiting from high N deposition were rare. Some of the "loser" species whose site presence was negatively associated with atmospheric nitrogen deposition are listed as "threatened" in at least some EU member states, suggesting that nitrogen deposition may be a key contributor to their threat status. Hence, reductions in reactive nitrogen emissions will likely benefit plant diversity not only at local but also at larger spatial scales.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations23
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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